論文の概要: Leveraging 3D Information in Unsupervised Brain MRI Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10674v1
• Date: Tue, 26 Jan 2021 10:04:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-14 11:08:48.482247
• Title: Leveraging 3D Information in Unsupervised Brain MRI Segmentation
• Title（参考訳）: 無監視脳MRIにおける3次元情報活用
• Authors: Benjamin Lambert, Maxime Louis, Senan Doyle, Florence Forbes, Michel Dojat, Alan Tucholka
• Abstract要約: Unsupervised Anomaly Detection (UAD) 法を提案し,Variational Autoencoder (VAE) を用いて学習した健常モデルの異常を検出する。 本稿では,UADを3D方式で実行し,2Dと3DのVAEを比較することを提案する。 サイドコントリビューションとして、堅牢なトレーニングを保証する新しい損失機能を紹介します。 学習は、健康な脳MRIの多心性データセットを使用して行われ、白マター高輝度および腫瘍病変のセグメント化性能が推定される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6148039130053087
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic segmentation of brain abnormalities is challenging, as they vary considerably from one pathology to another. Current methods are supervised and require numerous annotated images for each pathology, a strenuous task. To tackle anatomical variability, Unsupervised Anomaly Detection (UAD) methods are proposed, detecting anomalies as outliers of a healthy model learned using a Variational Autoencoder (VAE). Previous work on UAD adopted a 2D approach, meaning that MRIs are processed as a collection of independent slices. Yet, it does not fully exploit the spatial information contained in MRI. Here, we propose to perform UAD in a 3D fashion and compare 2D and 3D VAEs. As a side contribution, we present a new loss function guarantying a robust training. Learning is performed using a multicentric dataset of healthy brain MRIs, and segmentation performances are estimated on White-Matter Hyperintensities and tumors lesions. Experiments demonstrate the interest of 3D methods which outperform their 2D counterparts.
• Abstract（参考訳）: ある病理から別の病理に大きく異なるため、脳の異常の自動分割は困難です。 現在の手法は教師付きであり、各病理に多数の注釈付き画像を必要とする。 解剖学的変異に対処するために, 変分オートエンコーダ(VAE)を用いて学習した健康モデルの異常を異常として検出する, Unsupervised Anomaly Detection (UAD)法を提案する。 UADに関するこれまでの研究は、2Dアプローチを採用しており、MRIは独立したスライスコレクションとして処理される。 しかし、MRIに含まれる空間情報を十分に活用するわけではない。 本稿では,UADを3D方式で実行し,2Dと3DのVAEを比較することを提案する。 サイドコントリビューションとして、堅牢なトレーニングを保証する新しい損失機能を紹介します。 学習は、健康な脳MRIの多心性データセットを使用して行われ、白マター高輝度および腫瘍病変のセグメント化性能が推定される。 実験は、彼らの2D手法よりも優れた3D手法の興味を示す。

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