Fugu-MT 論文翻訳(概要): RAP-Net: Coarse-to-Fine Multi-Organ Segmentation with Single Random Anatomical Prior

論文の概要: RAP-Net: Coarse-to-Fine Multi-Organ Segmentation with Single Random Anatomical Prior

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12425v2
Date: Thu, 24 Dec 2020 01:43:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-25 18:02:41.301775
Title: RAP-Net: Coarse-to-Fine Multi-Organ Segmentation with Single Random Anatomical Prior
Title（参考訳）: RAP-Net:単一解剖学的前駆体を用いた多臓器分離
Authors: Ho Hin Lee, Yucheng Tang, Shunxing Bao, Richard G. Abramson, Yuankai Huo, Bennett A. Landman
Abstract要約: 粗密な腹部マルチオルガンセグメンテーションは、高解像度セグメンテーションの抽出を容易にします。複数の臓器に対応するモデルに代えて,全腹部臓器を分節する単一改良モデルを提案する。提案手法は,平均diceスコアが84.58%と,81.69% (p0.0001) の13モデルにおいて,最先端を上回っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.177877537413942
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Performing coarse-to-fine abdominal multi-organ segmentation facilitates to extract high-resolution segmentation minimizing the lost of spatial contextual information. However, current coarse-to-refine approaches require a significant number of models to perform single organ refine segmentation corresponding to the extracted organ region of interest (ROI). We propose a coarse-to-fine pipeline, which starts from the extraction of the global prior context of multiple organs from 3D volumes using a low-resolution coarse network, followed by a fine phase that uses a single refined model to segment all abdominal organs instead of multiple organ corresponding models. We combine the anatomical prior with corresponding extracted patches to preserve the anatomical locations and boundary information for performing high-resolution segmentation across all organs in a single model. To train and evaluate our method, a clinical research cohort consisting of 100 patient volumes with 13 organs well-annotated is used. We tested our algorithms with 4-fold cross-validation and computed the Dice score for evaluating the segmentation performance of the 13 organs. Our proposed method using single auto-context outperforms the state-of-the-art on 13 models with an average Dice score 84.58% versus 81.69% (p<0.0001).
Abstract（参考訳）: 広義の腹腔内マルチオルガンセグメンテーションの実行は,空間的文脈情報の損失を最小化する高分解能セグメンテーションの抽出を容易にする。しかし、現在の粗分別アプローチは、抽出された臓器の関心領域(ROI)に対応する単一の臓器精製セグメンテーションを実行するために、かなりの数のモデルを必要とする。低分解能の粗いネットワークを用いて3dボリュームから多臓器の大域的先行コンテキストを抽出することから始まり、さらに1つの洗練されたモデルを用いて複数の臓器に対応するモデルに代えてすべての腹部臓器を区分する微細なフェーズを提案する。解剖学的先行とそれに対応するパッチを組み合わせて解剖学的位置と境界情報を保存し,全臓器の高分解能セグメンテーションを単一モデルで行う。本方法の訓練と評価には,13臓器を注記した100症例を対象とした臨床研究コホートを用いた。 4倍のクロスバリデーションでアルゴリズムをテストし,13臓器のセグメンテーション性能を評価するためにdiceスコアを計算した。提案手法は,13モデルにおいて,平均diceスコアが84.58%に対して81.69% (p<0.0001。

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