Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cascaded Convolutional Neural Network for Automatic Myocardial Infarction Segmentation from Delayed-Enhancement Cardiac MRI

論文の概要: Cascaded Convolutional Neural Network for Automatic Myocardial Infarction Segmentation from Delayed-Enhancement Cardiac MRI

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14128v1
Date: Mon, 28 Dec 2020 07:41:10 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2021-04-19 10:57:15.909395
Title: Cascaded Convolutional Neural Network for Automatic Myocardial Infarction Segmentation from Delayed-Enhancement Cardiac MRI
Title（参考訳）: Delayed-Enhancement Cardiac MRIによる自動心筋梗塞分離のためのカスケード畳み込みニューラルネットワーク
Authors: Yichi Zhang
Abstract要約: 心臓MRIによる自動心筋梗塞セグメンテーションのためのカスケード畳み込みニューラルネットワークを提案する。本手法はmiccai 2020 emidec challengeデータセットで評価し, 心筋, 梗塞, 還流のない平均diceスコア 0.8786, 0.7124, 0.7851 をそれぞれ達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.940103904327655
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automatic segmentation of myocardial contours and relevant areas like infraction and no-reflow is an important step for the quantitative evaluation of myocardial infarction. In this work, we propose a cascaded convolutional neural network for automatic myocardial infarction segmentation from delayed-enhancement cardiac MRI. We first use a 2D U-Net to focus on the intra-slice information to perform a preliminary segmentation. After that, we use a 3D U-Net to utilize the volumetric spatial information for a subtle segmentation. Our method is evaluated on the MICCAI 2020 EMIDEC challenge dataset and achieves average Dice score of 0.8786, 0.7124 and 0.7851 for myocardium, infarction and no-reflow respectively, outperforms all the other teams of the segmentation contest.
Abstract（参考訳）: 心筋梗塞の定量的評価には, 心筋輪郭の自動分画と, 虚血や非逆流などの関連領域が重要である。そこで本研究では,遅延心MRIによる自動心筋梗塞セグメンテーションのためのカスケード畳み込みニューラルネットワークを提案する。まず,2次元U-Netを用いてスライス内情報に着目し,予備セグメンテーションを行う。その後,3次元U-Netを用いて空間情報を微妙なセグメンテーションに利用した。本手法は,MICCAI 2020 EMIDECチャレンジデータセットを用いて評価し,心筋,梗塞,非リフローの平均Diceスコア0.8786,0.7124,0.7851を達成し,セグメンテーションコンテストの他チームよりも優れていた。

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