論文の概要: MRI brain tumor segmentation and uncertainty estimation using 3D-UNet architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15294v1
• Date: Wed, 30 Dec 2020 19:28:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-18 06:02:47.895400
• Title: MRI brain tumor segmentation and uncertainty estimation using 3D-UNet architectures
• Title（参考訳）: 3D-UNetを用いたMRI脳腫瘍セグメント化と不確実性評価
• Authors: Laura Mora Ballestar and Veronica Vilaplana
• Abstract要約: 本研究では、メモリ消費を低減し、アンバランスデータの影響を低減するためにパッチベースの技術で訓練された3Dエンコーダデコーダアーキテクチャを検討する。 また,テストタイム・ドロップアウト (TTD) とデータ拡張 (TTA) を用いて, てんかん, てんかんともにボキセル関連不確実性情報を導入する。 この研究で提案されたモデルと不確実性推定測定は、腫瘍の分割と不確実性推定に関するタスク1および3のBraTS'20チャレンジで使用されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automation of brain tumor segmentation in 3D magnetic resonance images (MRIs) is key to assess the diagnostic and treatment of the disease. In recent years, convolutional neural networks (CNNs) have shown improved results in the task. However, high memory consumption is still a problem in 3D-CNNs. Moreover, most methods do not include uncertainty information, which is especially critical in medical diagnosis. This work studies 3D encoder-decoder architectures trained with patch-based techniques to reduce memory consumption and decrease the effect of unbalanced data. The different trained models are then used to create an ensemble that leverages the properties of each model, thus increasing the performance. We also introduce voxel-wise uncertainty information, both epistemic and aleatoric using test-time dropout (TTD) and data-augmentation (TTA) respectively. In addition, a hybrid approach is proposed that helps increase the accuracy of the segmentation. The model and uncertainty estimation measurements proposed in this work have been used in the BraTS'20 Challenge for task 1 and 3 regarding tumor segmentation and uncertainty estimation.
• Abstract（参考訳）: 3次元磁気共鳴画像(MRI)における脳腫瘍のセグメンテーションの自動化は、疾患の診断と治療を評価する鍵となる。 近年では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)がタスクの結果を改善している。 しかし、3D-CNNでは高いメモリ消費が問題となっている。 また,医療診断において特に重要な不確実性情報を含んでいない方法が多い。 本研究は,パッチベースの手法で訓練した3Dエンコーダデコーダアーキテクチャについて検討し,メモリ消費を低減し,不均衡なデータの影響を低減する。 異なるトレーニングされたモデルを使用して、各モデルのプロパティを活用するアンサンブルを生成し、パフォーマンスを向上する。 また,テストタイム・ドロップアウト (TTD) とデータ拡張 (TTA) を用いて, てんかん, てんかんともにボキセル関連不確実性情報を導入する。 さらに、セグメント化の精度を高めるためのハイブリッドアプローチも提案されている。 本研究で提案されているモデルと不確実性推定測定は,brats'20 challenge for task 1, 3において腫瘍の分節化と不確実性推定に用いられてきた。

関連論文リスト

• Enhancing MRI-Based Classification of Alzheimer's Disease with Explainable 3D Hybrid Compact Convolutional Transformers [13.743241062824548]
  アルツハイマー病(AD: Alzheimer's disease)は、世界的な健康問題である。 従来の分析手法は、AD識別に不可欠な複雑な3Dパターンの識別に苦慮することが多い。 3D Hybrid Convolutional Transformer 3D (HCCT) について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-24T14:35:06Z)
• Cross-modality Guidance-aided Multi-modal Learning with Dual Attention for MRI Brain Tumor Grading [47.50733518140625]
  脳腫瘍は世界で最も致命的ながんの1つであり、子供や高齢者に非常に多い。 本稿では,MRI脳腫瘍グレーディングの課題に対処するために,新たな多モード学習法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-17T07:54:49Z)
• The effect of data augmentation and 3D-CNN depth on Alzheimer's Disease detection [51.697248252191265]
  この研究は、データハンドリング、実験設計、モデル評価に関するベストプラクティスを要約し、厳密に観察する。 我々は、アルツハイマー病(AD)の検出に焦点を当て、医療における課題のパラダイム的な例として機能する。 このフレームワークでは,3つの異なるデータ拡張戦略と5つの異なる3D CNNアーキテクチャを考慮し,予測15モデルを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T10:40:41Z)
• Automated Ensemble-Based Segmentation of Adult Brain Tumors: A Novel Approach Using the BraTS AFRICA Challenge Data [0.0]
  3つのコアアーキテクチャに基づく11種類のユニークなバリエーションからなるアンサンブル手法を提案する。 その結果,異なるアーキテクチャを組み合わせるアンサンブルアプローチが単一モデルより優れていることがわかった。 これらの結果は、脳腫瘍を正確に分類する上での、調整された深層学習技術の可能性を裏付けるものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-14T15:34:22Z)
• 3-Dimensional Deep Learning with Spatial Erasing for Unsupervised Anomaly Segmentation in Brain MRI [55.97060983868787]
  我々は,MRIボリュームと空間消去を組み合わせた空間文脈の増大が,教師なしの異常セグメンテーション性能の向上に繋がるかどうかを検討する。 本稿では,2次元変分オートエンコーダ(VAE)と3次元の相違点を比較し,3次元入力消去を提案し,データセットサイズが性能に与える影響を体系的に検討する。 入力消去による最高の3D VAEは、平均DICEスコアが31.40%となり、2D VAEは25.76%となった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-14T09:17:27Z)
• DFENet: A Novel Dimension Fusion Edge Guided Network for Brain MRI Segmentation [0.0]
  本稿では,2次元CNNと3次元CNNの特徴を融合させることにより,これらの要件を満たす新しいDFENetを提案する。 提案手法は, 既存の方法よりも頑健で正確であり, バイオメディカルな応用に頼ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-17T15:43:59Z)
• Automated Model Design and Benchmarking of 3D Deep Learning Models for COVID-19 Detection with Chest CT Scans [72.04652116817238]
  3D胸部CTスキャン分類のための3D DLモデルを自動的に検索するための差別化可能なニューラルネットワーク探索(DNAS)フレームワークを提案する。 また,我々のモデルのクラスアクティベーションマッピング(cam)技術を利用して,結果の解釈可能性を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-14T03:45:01Z)
• HI-Net: Hyperdense Inception 3D UNet for Brain Tumor Segmentation [17.756591105686]
  本稿では,3次元重み付き畳み込み層を積み重ねることで,マルチスケール情報を取得するハイパーデンスインセプション3D UNet(HI-Net)を提案する。 BRATS 2020テストセットの予備結果は、提案されたアプローチにより、ET、WT、TCのダイス(DSC)スコアがそれぞれ0.79457、0.87494、0.83712であることを示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-12T09:09:04Z)
• Brain Tumor Segmentation using 3D-CNNs with Uncertainty Estimation [0.0]
  本稿では,V-Net citevnetをベースとした3次元エンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。 不確実性マップは専門家の神経学者に余分な情報を提供し、モデルが与えられたセグメンテーションに自信がないことを検知するのに有用である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-24T10:50:12Z)
• Modelling the Distribution of 3D Brain MRI using a 2D Slice VAE [66.63629641650572]
  本研究では,2次元スライスVAEとガウスモデルを組み合わせた3次元MR脳の体積分布をモデル化する手法を提案する。 また,本研究では,脳解剖学に適合するセグメンテーションの精度を定量的に評価する新たなボリューム評価手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-09T13:23:15Z)
• Scale-Space Autoencoders for Unsupervised Anomaly Segmentation in Brain MRI [47.26574993639482]
  本研究では, 異常セグメンテーション性能の向上と, ネイティブ解像度で入力データのより鮮明な再構成を行う汎用能力を示す。 ラプラシアンピラミッドのモデリングにより、複数のスケールで病変のデライン化と集約が可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-23T09:20:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。