論文の概要: A Cascaded Residual UNET for Fully Automated Segmentation of Prostate
and Peripheral Zone in T2-weighted 3D Fast Spin Echo Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13501v1
- Date: Fri, 25 Dec 2020 03:16:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-25 04:35:42.202672
- Title: A Cascaded Residual UNET for Fully Automated Segmentation of Prostate
and Peripheral Zone in T2-weighted 3D Fast Spin Echo Images
- Title（参考訳）: T2強調3次元高速スピンエコー画像における前立腺領域と末梢領域の完全自動分割のための残留UNET
- Authors: Lavanya Umapathy, Wyatt Unger, Faryal Shareef, Hina Arif, Diego
Martin, Maria Altbach, and Ali Bilgin
- Abstract要約: 前立腺癌の非侵襲的診断には多パラメータMR画像が有効であることが示されている。
本研究では,前立腺と周辺領域のセグメンテーションのための残留ブロック,カスケードMRes-UNETを用いた完全自動深層学習アーキテクチャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6710577107094644
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Multi-parametric MR images have been shown to be effective in the
non-invasive diagnosis of prostate cancer. Automated segmentation of the
prostate eliminates the need for manual annotation by a radiologist which is
time consuming. This improves efficiency in the extraction of imaging features
for the characterization of prostate tissues. In this work, we propose a fully
automated cascaded deep learning architecture with residual blocks, Cascaded
MRes-UNET, for segmentation of the prostate gland and the peripheral zone in
one pass through the network. The network yields high Dice scores
($0.91\pm.02$), precision ($0.91\pm.04$), and recall scores ($0.92\pm.03$) in
prostate segmentation compared to manual annotations by an experienced
radiologist. The average difference in total prostate volume estimation is less
than 5%.
- Abstract（参考訳）: 前立腺癌の非侵襲的診断には多パラメータMR画像が有効であることが示されている。
前立腺の自動セグメンテーションは、時間を要する放射線技師による手動アノテーションの必要性を排除する。
これにより、前立腺組織のキャラクタリゼーションのための画像特徴抽出の効率が向上する。
本研究では,ネットワークを経由する前立腺と末梢領域のセグメンテーションのために,残差ブロックであるカスケードmres-unetを用いた,完全自動カスケード型ディープラーニングアーキテクチャを提案する。
ネットワークは高Diceスコア(0.91\pm.02$)、精度(0.91\pm.04$)、リコールスコア(0.92\pm.03$)を前立腺セグメンテーションで得る。
前立腺総容積推定の平均差は5%未満である。
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