論文の概要: Modelling brain lesion volume in patches with CNN-based Poisson Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13927v1
• Date: Thu, 26 Nov 2020 21:11:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 12:26:59.804227
• Title: Modelling brain lesion volume in patches with CNN-based Poisson Regression
• Title（参考訳）: CNNベースのPoisson Regressionを用いたパッチの脳病変容積のモデル化
• Authors: Kevin Raina
• Abstract要約: 本研究では,磁気共鳴(MR)画像から予め定義されたパッチサイズにおける病変ボクセル数を推定するために,効率的な計算コストの高いCNNを実装した。 ISLES2015 (SISS) データを用いて, 原像から病変の体積を推定することにより, 86%のサンプルパッチに対して, 病変像をより大きい病変量で正確に同定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Monitoring the progression of lesions is important for clinical response. Summary statistics such as lesion volume are objective and easy to interpret, which can help clinicians assess lesion growth or decay. CNNs are commonly used in medical image segmentation for their ability to produce useful features within large contexts and their associated efficient iterative patch-based training. Many CNN architectures require hundreds of thousands parameters to yield a good segmentation. In this work, an efficient, computationally inexpensive CNN is implemented to estimate the number of lesion voxels in a predefined patch size from magnetic resonance (MR) images. The output of the CNN is interpreted as the conditional Poisson parameter over the patch, allowing standard mini-batch gradient descent to be employed. The ISLES2015 (SISS) data is used to train and evaluate the model, which by estimating lesion volume from raw features, accurately identified the lesion image with the larger lesion volume for 86% of paired sample patches. An argument for the development and use of estimating lesion volumes to also aid in model selection for segmentation is made.
• Abstract（参考訳）: 臨床反応には病変進展のモニタリングが重要である。 病変の体積などの統計は客観的で解釈が容易であり、臨床医が病変の成長や崩壊を評価するのに役立つ。 CNNは医療画像のセグメンテーションにおいて、大きなコンテキスト内で有用な特徴とそれに関連する効率的な反復的パッチベースのトレーニングを生成する能力のために一般的に使用されている。 多くのCNNアーキテクチャは、優れたセグメンテーションを得るために数十万のパラメータを必要とする。 本研究では,磁気共鳴(MR)画像から予め定義されたパッチサイズにおける病変ボクセル数を推定するために,効率的な計算コストの高いCNNを実装した。 CNNの出力はパッチ上の条件付きポアソンパラメータとして解釈され、標準のミニバッチ勾配勾配を用いることができる。 isles2015 (siss) データは, 生の特徴量から病変容積を推定することにより, 病変容積が大きい病変像を86%のペア標本パッチで正確に同定し, モデルを訓練し, 評価する。 セグメンテーションのためのモデル選択を支援するために, 病変量を推定する手法の開発と利用について論じる。

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