Fugu-MT 論文翻訳(概要): An automatic multi-tissue human fetal brain segmentation benchmark using the Fetal Tissue Annotation Dataset

論文の概要: An automatic multi-tissue human fetal brain segmentation benchmark using the Fetal Tissue Annotation Dataset

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15526v4
Date: Wed, 7 Jul 2021 12:17:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-01 23:38:44.177202
Title: An automatic multi-tissue human fetal brain segmentation benchmark using the Fetal Tissue Annotation Dataset
Title（参考訳）: Fetal tissue Annotation Datasetを用いたマルチタスクヒト胎児脳セグメンテーションベンチマーク
Authors: Kelly Payette, Priscille de Dumast, Hamza Kebiri, Ivan Ezhov, Johannes C. Paetzold, Suprosanna Shit, Asim Iqbal, Romesa Khan, Raimund Kottke, Patrice Grehten, Hui Ji, Levente Lanczi, Marianna Nagy, Monika Beresova, Thi Dao Nguyen, Giancarlo Natalucci, Theofanis Karayannis, Bjoern Menze, Meritxell Bach Cuadra, Andras Jakab
Abstract要約: 今回我々は,手動で分類した50個の病的および非病理的胎児磁気共鳴脳容積再構成データベースについて紹介した。発達するヒト胎児脳の複数の自動多部分割アルゴリズムの精度を定量的に評価した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.486148937249837
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: It is critical to quantitatively analyse the developing human fetal brain in order to fully understand neurodevelopment in both normal fetuses and those with congenital disorders. To facilitate this analysis, automatic multi-tissue fetal brain segmentation algorithms are needed, which in turn requires open databases of segmented fetal brains. Here we introduce a publicly available database of 50 manually segmented pathological and non-pathological fetal magnetic resonance brain volume reconstructions across a range of gestational ages (20 to 33 weeks) into 7 different tissue categories (external cerebrospinal fluid, grey matter, white matter, ventricles, cerebellum, deep grey matter, brainstem/spinal cord). In addition, we quantitatively evaluate the accuracy of several automatic multi-tissue segmentation algorithms of the developing human fetal brain. Four research groups participated, submitting a total of 10 algorithms, demonstrating the benefits the database for the development of automatic algorithms.
Abstract（参考訳）: 発達するヒト胎児の脳を定量的に分析し、正常な胎児と先天性疾患の双方の神経発達を十分に理解することが重要である。この分析を容易にするために、自動マルチタスク胎児脳セグメント化アルゴリズムが必要であり、その結果、セグメント化された胎児脳のオープンデータベースが必要である。ここでは,50個の手作業による病的および非病理的胎児磁気共鳴脳容積のデータベースを,生後20～33週間の様々な組織(外脳脊髄液,灰白質,白質,腹室,小脳,深部灰白質,脳幹/脊髄)に分類した。さらに、発達するヒト胎児脳の複数の自動多部分割アルゴリズムの精度を定量的に評価した。 4つの研究グループが参加し、合計10のアルゴリズムを提出し、自動アルゴリズム開発のためのデータベースの利点を実証した。

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