論文の概要: Multi-stage Deep Layer Aggregation for Brain Tumor Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00490v1
• Date: Sat, 2 Jan 2021 17:59:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 07:13:48.991413
• Title: Multi-stage Deep Layer Aggregation for Brain Tumor Segmentation
• Title（参考訳）: 脳腫瘍セグメンテーションのための多段階深層凝集法
• Authors: Carlos A. Silva, Adriano Pinto, S\'ergio Pereira, and Ana Lopes
• Abstract要約: アーキテクチャは、3つのDeep Layer Aggregationニューラルネットワークからなるカスケードで構成されており、各ステージは、機能マップと前のステージの確率を使用して応答を詳細化する。 神経画像データは、一般公開されたBrain Tumor (BraTS) 2020チャレンジデータセットの一部です。 実験では, 腫瘍, コア腫瘍, 造影腫瘍全例に対して, 0.8858, 0.8297, 0.7900, ハウスドルフ距離 5.32 mm, 22.32 mm, 20.44 mmのdiceスコアを得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.324913904215885
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Gliomas are among the most aggressive and deadly brain tumors. This paper details the proposed Deep Neural Network architecture for brain tumor segmentation from Magnetic Resonance Images. The architecture consists of a cascade of three Deep Layer Aggregation neural networks, where each stage elaborates the response using the feature maps and the probabilities of the previous stage, and the MRI channels as inputs. The neuroimaging data are part of the publicly available Brain Tumor Segmentation (BraTS) 2020 challenge dataset, where we evaluated our proposal in the BraTS 2020 Validation and Test sets. In the Test set, the experimental results achieved a Dice score of 0.8858, 0.8297 and 0.7900, with an Hausdorff Distance of 5.32 mm, 22.32 mm and 20.44 mm for the whole tumor, core tumor and enhanced tumor, respectively.
• Abstract（参考訳）: グリオーマは最も攻撃的で致命的な脳腫瘍である。 本稿では,磁気共鳴画像を用いた脳腫瘍分割のための深層ニューラルネットワークアーキテクチャについて述べる。 アーキテクチャは、3つのディープ層アグリゲーションニューラルネットワークのカスケードで構成されており、各ステージは特徴マップと前のステージの確率を使って応答を詳細に記述し、mriチャネルを入力として使用する。 神経画像データは、BraTS 2020チャレンジデータセットの一部として公開されており、BraTS 2020 Validation and Test Setで提案した提案を評価した。 実験では, 腫瘍, コア腫瘍, 造影腫瘍全例に対して, 0.8858, 0.8297, 0.7900, ハウスドルフ距離 5.32 mm, 22.32 mm, 20.44 mmのdiceスコアを得た。

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