論文の概要: DR-Unet104 for Multimodal MRI brain tumor segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02840v2
- Date: Tue, 4 May 2021 14:25:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-29 21:56:34.081133
- Title: DR-Unet104 for Multimodal MRI brain tumor segmentation
- Title（参考訳）: DR-Unet104によるマルチモーダルMRI脳腫瘍郭清
- Authors: Jordan Colman, Lei Zhang, Wenting Duan and Xujiong Ye
- Abstract要約: 脳MRIにおける病変分割のために,104層の畳み込み層(DR-Unet104)を有する2次元奥行きUnetを提案する。
Unetエンコーダに'bottleneck'残ブロックを追加し、各畳み込みブロックスタックの後にドロップアウトを追加するなど、Unetアーキテクチャに複数の追加を加えています。
コンボリューションは2次元のコンボリューションしかなく,低消費電力コンピュータで使用可能なメリットも備えた,競争力のある病変分割アーキテクチャを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.786297008452384
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper we propose a 2D deep residual Unet with 104 convolutional
layers (DR-Unet104) for lesion segmentation in brain MRIs. We make multiple
additions to the Unet architecture, including adding the 'bottleneck' residual
block to the Unet encoder and adding dropout after each convolution block
stack. We verified the effect of introducing the regularisation of dropout with
small rate (e.g. 0.2) on the architecture, and found a dropout of 0.2 improved
the overall performance compared to no dropout, or a dropout of 0.5. We
evaluated the proposed architecture as part of the Multimodal Brain Tumor
Segmentation (BraTS) 2020 Challenge and compared our method to DeepLabV3+ with
a ResNet-V2-152 backbone. We found that the DR-Unet104 achieved a mean dice
score coefficient of 0.8862, 0.6756 and 0.6721 for validation data, whole
tumor, enhancing tumor and tumor core respectively, an overall improvement on
0.8770, 0.65242 and 0.68134 achieved by DeepLabV3+. Our method produced a final
mean DSC of 0.8673, 0.7514 and 0.7983 on whole tumor, enhancing tumor and tumor
core on the challenge's testing data. We produced a competitive lesion
segmentation architecture, despite only 2D convolutions, having the added
benefit that it can be used on lower power computers than a 3D architecture.
The source code and trained model for this work is openly available at
https://github.com/jordan-colman/DR-Unet104.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,脳mriの病変分割に104層(dr-unet104)の畳み込み層を有する2次元深部残留unetを提案する。
我々は、unetエンコーダに 'bottleneck' 残差ブロックを追加し、各畳み込みブロックスタックの後にドロップアウトを追加するなど、unetアーキテクチャに複数の追加を行います。
アーキテクチャに少量(0.2など)のドロップアウトの正規化を導入する効果を検証した結果,0.2のドロップアウトはドロップアウトなし,0.5のドロップアウトよりも全体的なパフォーマンスが向上した。
提案手法をDeepLabV3+とResNet-V2-152のバックボーンと比較した。
dr-unet104は,deeplabv3+で達成された0.8770,0.65242,0.68134に対して,検査値が0.8862,0.6756,0.6721であった。
本法では, 腫瘍全層で0.8673, 0.7514, 0.7983のdscを作製し, 腫瘍コアと腫瘍コアを強化した。
我々は,2次元畳み込みに留まらず,低消費電力のコンピュータで3次元アーキテクチャよりも利用できるという利点を付加して,競合する病変分割アーキテクチャを開発した。
この作業のソースコードとトレーニングされたモデルはhttps://github.com/jordan-colman/DR-Unet104で公開されている。
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