論文の概要: Multi-Structure Deep Segmentation with Shape Priors and Latent Adversarial Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10173v1
• Date: Mon, 25 Jan 2021 15:43:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-14 19:00:14.856160
• Title: Multi-Structure Deep Segmentation with Shape Priors and Latent Adversarial Regularization
• Title（参考訳）: 形状優先型マルチストラクチャーディープセグメンテーションと遅延逆正規化
• Authors: Arnaud Boutillon, Bhushan Borotikar, Christelle Pons, Val\'erie Burdin, Pierre-Henri Conze
• Abstract要約: MR画像における多構造骨変形の深層学習に基づく正規化セグメンテーション法を提案する。 新たに考案した形状コード判別器に基づき,本手法は深層ネットワークに解剖学の学習可能な形状表現に従うよう強制する。 本研究は足関節および肩関節からの2つの小児筋骨格イメージングデータセットにおける術中正規化法と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5249805590164902
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic segmentation of the musculoskeletal system in pediatric magnetic resonance (MR) images is a challenging but crucial task for morphological evaluation in clinical practice. We propose a deep learning-based regularized segmentation method for multi-structure bone delineation in MR images, designed to overcome the inherent scarcity and heterogeneity of pediatric data. Based on a newly devised shape code discriminator, our adversarial regularization scheme enforces the deep network to follow a learnt shape representation of the anatomy. The novel shape priors based adversarial regularization (SPAR) exploits latent shape codes arising from ground truth and predicted masks to guide the segmentation network towards more consistent and plausible predictions. Our contribution is compared to state-of-the-art regularization methods on two pediatric musculoskeletal imaging datasets from ankle and shoulder joints.
• Abstract（参考訳）: 小児MRI画像における筋骨格系の自動分割は, 臨床における形態学的評価の課題であるが重要な課題である。 そこで本研究では,mr画像における多構造骨境界化のための深層学習に基づく正規化セグメンテーション法を提案する。 新たに考案した形状コード判別器に基づき,本手法は深層ネットワークに解剖学の学習可能な形状表現に従うよう強制する。 新たな形状先行型逆正則化(SPAR)は、地上の真実と予測マスクから生じる潜時的な形状コードを利用して、より一貫性があり、妥当な予測に向けてセグメンテーションネットワークを導く。 本研究は足関節および肩関節からの2つの小児筋骨格イメージングデータセットにおける術中正規化法と比較した。

関連論文リスト

• Anatomy-guided Pathology Segmentation [56.883822515800205]
  本研究では, 解剖学的特徴と病理学的情報を組み合わせた汎用的セグメンテーションモデルを構築し, 病理学的特徴のセグメンテーション精度を高めることを目的とする。 我々の解剖学・病理学交流(APEx)訓練では,ヒト解剖学の問合せ表現に結合特徴空間をデコードする問合せベースのセグメンテーション変換器を用いている。 これにより、FDG-PET-CTとChest X-Rayの病理分類タスクにおいて、強力なベースライン法に比べて最大3.3%のマージンで、ボード全体で最高の結果を報告できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T11:44:15Z)
• Modality-Agnostic Structural Image Representation Learning for Deformable Multi-Modality Medical Image Registration [22.157402663162877]
  本稿では,識別的・コントラスト的・非分散的な深部構造画像表現を学習するためのモダリティ非依存的構造表現学習法を提案する。 本手法は,従来の局所的構造表現や統計的類似度尺度よりも識別性と精度の点で優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T08:01:31Z)
• Abdominal organ segmentation via deep diffeomorphic mesh deformations [5.4173776411667935]
  CTとMRIによる腹部臓器の分節は,手術計画とコンピュータ支援ナビゲーションシステムにとって必須の要件である。 肝, 腎, 膵, 脾の分節に対するテンプレートベースのメッシュ再構成法を応用した。 結果として得られたUNetFlowは4つの器官すべてによく当てはまり、新しいデータに基づいて簡単に微調整できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-27T14:41:18Z)
• Region-based Contrastive Pretraining for Medical Image Retrieval with Anatomic Query [56.54255735943497]
  医用画像検索のための地域別コントラスト事前トレーニング(RegionMIR) 医用画像検索のための領域ベースコントラスト事前トレーニング(RegionMIR)について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-09T16:46:33Z)
• Reliable Joint Segmentation of Retinal Edema Lesions in OCT Images [55.83984261827332]
  本稿では,信頼性の高いマルチスケールウェーブレットエンハンストランスネットワークを提案する。 本研究では,ウェーブレット型特徴抽出器ネットワークとマルチスケール変圧器モジュールを統合したセグメンテーションバックボーンを開発した。 提案手法は,他の最先端セグメンテーション手法と比較して信頼性の高いセグメンテーション精度を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-01T07:32:56Z)
• Generalizable multi-task, multi-domain deep segmentation of sparse pediatric imaging datasets via multi-scale contrastive regularization and multi-joint anatomical priors [0.41998444721319217]
  本稿では,複数のデータセットに対して単一セグメンテーションネットワークを最適化する,新しいマルチタスク・マルチドメイン学習フレームワークを提案する。 足関節, 膝関節, 肩関節の3つの軽度, 小児画像データセットを用いた骨分節術の成績について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-27T12:59:16Z)
• Symmetry-Enhanced Attention Network for Acute Ischemic Infarct Segmentation with Non-Contrast CT Images [50.55978219682419]
  急性虚血性梗塞セグメンテーションのための対称性増強型注意ネットワーク(SEAN)を提案する。 提案するネットワークは、入力されたCT画像を、脳組織が左右対称な標準空間に自動的に変換する。 提案したSEANは、ダイス係数と梗塞局所化の両方の観点から、対称性に基づく最先端の手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-11T07:13:26Z)
• Multi-Task, Multi-Domain Deep Segmentation with Shared Representations and Contrastive Regularization for Sparse Pediatric Datasets [0.5249805590164902]
  マルチタスクおよびマルチドメイン学習フレームワークを用いて,解剖学の異なる部分から生じるセグメンテーションモデルをトレーニングすることを提案する。 提案するセグメンテーションネットワークは、共有畳み込みフィルタ、各データセット統計を計算するドメイン固有のバッチ正規化パラメータを含む。 骨分節に対する足関節および肩関節の2つの小児画像データセットについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-21T12:26:05Z)
• Few-shot Medical Image Segmentation using a Global Correlation Network with Discriminative Embedding [60.89561661441736]
  医療画像分割のための新しい手法を提案する。 深層畳み込みネットワークを用いた数ショット画像セグメンタを構築します。 深層埋め込みの識別性を高め,同一クラスの特徴領域のクラスタリングを促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T04:01:07Z)
• Multi-structure bone segmentation in pediatric MR images with combined regularization from shape priors and adversarial network [0.4588028371034407]
  異種小児磁気共鳴(MR)画像のセグメント化に難渋する課題に対して,新たにトレーニングした正規化畳み込みエンコーダデコーダネットワークを提案する。 グローバルに一貫した予測を得るために,オートエンコーダで学習した非線形形状表現から得られる,形状先行に基づく正規化を組み込む。 提案手法は,Dice, 感度, 特異性, 最大対称表面距離, 平均対称表面距離, および相対絶対体積差の測定値について, 従来提案した手法と同等あるいは同等に動作した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-15T13:39:53Z)
• Pathological Retinal Region Segmentation From OCT Images Using Geometric Relation Based Augmentation [84.7571086566595]
  本稿では,幾何学と形状の内在的関係を共同で符号化することで,従来のGANベースの医用画像合成法よりも優れた手法を提案する。 提案手法は,取得手順の異なる画像を有する公開RETOUCHデータセット上で,最先端のセグメンテーション手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-31T11:50:43Z)

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。