論文の概要: Inter-slice Context Residual Learning for 3D Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14155v1
• Date: Sat, 28 Nov 2020 16:03:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-19 19:46:56.569551
• Title: Inter-slice Context Residual Learning for 3D Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 3次元医用画像分割のためのスライス間残差学習
• Authors: Jianpeng Zhang, Yutong Xie, Yan Wang, Yong Xia
• Abstract要約: 本稿では,3次元医用画像の正確なセグメンテーションのための3次元コンテキスト残差ネットワーク(ConResNet)を提案する。 このモデルはエンコーダ、セグメンテーションデコーダ、コンテキスト残留デコーダで構成される。 提案したConResNetは,脳腫瘍セグメンテーションにおける上位6つの方法と膵腫瘍セグメンテーションにおける上位7つの方法より正確である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.43650000401734
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Automated and accurate 3D medical image segmentation plays an essential role in assisting medical professionals to evaluate disease progresses and make fast therapeutic schedules. Although deep convolutional neural networks (DCNNs) have widely applied to this task, the accuracy of these models still need to be further improved mainly due to their limited ability to 3D context perception. In this paper, we propose the 3D context residual network (ConResNet) for the accurate segmentation of 3D medical images. This model consists of an encoder, a segmentation decoder, and a context residual decoder. We design the context residual module and use it to bridge both decoders at each scale. Each context residual module contains both context residual mapping and context attention mapping, the formal aims to explicitly learn the inter-slice context information and the latter uses such context as a kind of attention to boost the segmentation accuracy. We evaluated this model on the MICCAI 2018 Brain Tumor Segmentation (BraTS) dataset and NIH Pancreas Segmentation (Pancreas-CT) dataset. Our results not only demonstrate the effectiveness of the proposed 3D context residual learning scheme but also indicate that the proposed ConResNet is more accurate than six top-ranking methods in brain tumor segmentation and seven top-ranking methods in pancreas segmentation. Code is available at https://git.io/ConResNet
• Abstract（参考訳）: 3次元医用画像の自動分割は、医療従事者が病気の進行を評価し、迅速に治療スケジュールを作るのを助ける上で重要な役割を担っている。 深層畳み込みニューラルネットワーク(deep convolutional neural network, dcnns)はこの課題に広く応用されているが,3次元文脈知覚能力の制限により,これらのモデルの精度はさらに向上する必要がある。 本稿では,3次元医用画像の正確なセグメンテーションのための3次元コンテキスト残差ネットワーク(ConResNet)を提案する。 このモデルはエンコーダ、セグメンテーションデコーダ、コンテキスト残差デコーダで構成される。 コンテキスト残差モジュールを設計し、それぞれのスケールで両方のデコーダをブリッジするために使用します。 それぞれのコンテキスト残差モジュールはコンテキスト残差マッピングとコンテキストアテンションマッピングの両方を含み、形式はスライス間のコンテキスト情報を明確に学習することを目的としており、後者はセグメンテーションの精度を高めるための一種のアテンションとしてコンテキストを使用する。 このモデルをMICCAI 2018 Brain tumor Segmentation (BraTS) データセットとNIH Pancreas Segmentation (Pancreas-CT) データセットで評価した。 提案した3次元文脈残差学習法の有効性を示すだけでなく,提案手法は脳腫瘍の6つの最上位法と膵の7つの最上位法より正確であることを示す。 コードはhttps://git.io/ConResNetで入手できる。

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