論文の概要: A Survey and Analysis on Automated Glioma Brain Tumor Segmentation and
Overall Patient Survival Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10599v2
- Date: Mon, 8 Mar 2021 15:34:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-14 13:21:01.422218
- Title: A Survey and Analysis on Automated Glioma Brain Tumor Segmentation and
Overall Patient Survival Prediction
- Title（参考訳）: 自動グリオーマ脳腫瘍セグメンテーションと全患者の生存予測に関する調査と分析
- Authors: Rupal Agravat, Mehul S Raval
- Abstract要約: 本論文は、グリオーマ脳腫瘍分節の自動化手法の進歩を調査することを目的としている。
また、ベンチマークに基づいて様々なモデルの客観的評価を行うことも不可欠である。
タスク1のディープニューラルネットワークモデルに対する手作り特徴を用いた脳腫瘍の領域分割の完全域について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.41414531071294
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Glioma is the most deadly brain tumor with high mortality. Treatment planning
by human experts depends on the proper diagnosis of physical symptoms along
with Magnetic Resonance(MR) image analysis. Highly variability of a brain tumor
in terms of size, shape, location, and a high volume of MR images makes the
analysis time-consuming. Automatic segmentation methods achieve a reduction in
time with excellent reproducible results. The article aims to survey the
advancement of automated methods for Glioma brain tumor segmentation. It is
also essential to make an objective evaluation of various models based on the
benchmark. Therefore, the 2012 - 2019 BraTS challenges database evaluates
state-of-the-art methods. The complexity of tasks under the challenge has grown
from segmentation (Task1) to overall survival prediction (Task 2) to
uncertainty prediction for classification (Task 3). The paper covers the
complete gamut of brain tumor segmentation using handcrafted features to deep
neural network models for Task 1. The aim is to showcase a complete change of
trends in automated brain tumor models. The paper also covers end to end joint
models involving brain tumor segmentation and overall survival prediction. All
the methods are probed, and parameters that affect performance are tabulated
and analyzed.
- Abstract（参考訳）: グリオーマは死亡率が高い最も致命的な脳腫瘍である。
ヒト専門家による治療計画は、磁気共鳴(MR)画像解析とともに、身体症状の適切な診断に依存します。
サイズ、形状、位置、および大量のMR画像の点で脳腫瘍の高い可変性は、分析に時間がかかります。
自動セグメンテーション手法は再現性に優れた時間短縮を実現する。
本論文は、グリオーマ脳腫瘍分節の自動化手法の進歩を調査することを目的としている。
また、ベンチマークに基づいて様々なモデルの客観的評価を行うことも不可欠である。
したがって、2012 - 2019 BraTSチャレンジデータベースは、最先端のメソッドを評価します。
課題下でのタスクの複雑さは、セグメンテーション(Task1)から総合生存予測(Task2)へ、そして分類の不確実性予測(Task3)へと成長してきた。
タスク1のディープニューラルネットワークモデルに対する手作り特徴を用いた脳腫瘍の領域分割の完全域について述べる。
目的は、自動脳腫瘍モデルにおけるトレンドの完全な変化を示すことである。
また,脳腫瘍の分節と生存予測を含む終端関節モデルについても検討した。
すべてのメソッドが調査され、パフォーマンスに影響を与えるパラメータが集計および分析されます。
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