論文の概要: Impact of Spherical Coordinates Transformation Pre-processing in Deep Convolution Neural Networks for Brain Tumor Segmentation and Survival Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13967v2
• Date: Mon, 23 Nov 2020 00:56:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 11:49:10.224055
• Title: Impact of Spherical Coordinates Transformation Pre-processing in Deep Convolution Neural Networks for Brain Tumor Segmentation and Survival Prediction
• Title（参考訳）: 深層畳み込みニューラルネットワークにおける球面座標変換前処理の影響 : 脳腫瘍分割と生存予測
• Authors: Carlo Russo, Sidong Liu, Antonio Di Ieva
• Abstract要約: 球面変換入力データを用いたディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)のフィード化を目的とした新しい手法を提案する。 本研究では,球面座標変換を前処理法として適用した。 LesionEncoderフレームワークはDCNNモデルから自動的に機能を抽出し、OS予測の0.586精度を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-processing and Data Augmentation play an important role in Deep Convolutional Neural Networks (DCNN). Whereby several methods aim for standardization and augmentation of the dataset, we here propose a novel method aimed to feed DCNN with spherical space transformed input data that could better facilitate feature learning compared to standard Cartesian space images and volumes. In this work, the spherical coordinates transformation has been applied as a preprocessing method that, used in conjunction with normal MRI volumes, improves the accuracy of brain tumor segmentation and patient overall survival (OS) prediction on Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge 2020 dataset. The LesionEncoder framework has been then applied to automatically extract features from DCNN models, achieving 0.586 accuracy of OS prediction on the validation data set, which is one of the best results according to BraTS 2020 leaderboard.
• Abstract（参考訳）: 事前処理とデータ拡張は、ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)において重要な役割を果たす。 本稿では,データセットの標準化と拡張を目的としたいくつかの手法を提案するとともに,標準のカルト空間画像やボリュームと比較して特徴学習がより容易になるような,球形空間変換入力データをDCNNに供給するための新しい手法を提案する。 本研究では,脳腫瘍分節(BraTS)チャレンジ2020データセットにおける脳腫瘍分節の精度と患者全体の生存率(OS)予測を改善するための前処理法として球面座標変換を適用した。 lesionencoderフレームワークは、dcnnモデルから機能を自動的に抽出するために適用され、検証データセット上でのos予測の0.586の精度を実現している。

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