論文の概要: Multi-Threshold Attention U-Net (MTAU) based Model for Multimodal Brain Tumor Segmentation in MRI scans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.12404v1
• Date: Fri, 29 Jan 2021 04:53:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-01 12:57:41.352816
• Title: Multi-Threshold Attention U-Net (MTAU) based Model for Multimodal Brain Tumor Segmentation in MRI scans
• Title（参考訳）: MRIにおけるマルチモーダル脳腫瘍セグメンテーションのためのマルチThreshold Attention U-Net(MTAU)モデル
• Authors: Navchetan Awasthi, Rohit Pardasani and Swati Gupta
• Abstract要約: グリオーマは最も頻度の高い脳腫瘍の1つで、中等度と低等級のグリオーマに分類される。 磁気共鳴画像(MRI)における腫瘍の様々な部位の同定のための注意U-Netに基づくマルチスレッショルドモデルを開発した。 提案したモデルでは, トレーニングデータセット上でそれぞれ腫瘍, 腫瘍全体, 腫瘍コアを増強するためのDice係数0.59, 0.72, 0.61が得られた。 同じモデルでは、検証データセットではDice Coefficientが0.57、0.73、0.61、テストデータセットでは0.59、0.72、0.57となっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.586191108738564
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Gliomas are one of the most frequent brain tumors and are classified into high grade and low grade gliomas. The segmentation of various regions such as tumor core, enhancing tumor etc. plays an important role in determining severity and prognosis. Here, we have developed a multi-threshold model based on attention U-Net for identification of various regions of the tumor in magnetic resonance imaging (MRI). We propose a multi-path segmentation and built three separate models for the different regions of interest. The proposed model achieved mean Dice Coefficient of 0.59, 0.72, and 0.61 for enhancing tumor, whole tumor and tumor core respectively on the training dataset. The same model gave mean Dice Coefficient of 0.57, 0.73, and 0.61 on the validation dataset and 0.59, 0.72, and 0.57 on the test dataset.
• Abstract（参考訳）: グリオーマは最も頻度の高い脳腫瘍の1つで、中等度と低等級のグリオーマに分類される。 腫瘍中心、増強腫瘍等のようなさまざまな地域のセグメンテーション。 重症度と予後を決定する上で重要な役割を果たす。 本研究では、MRI(MRI)における腫瘍の様々な領域の同定のための注意U-Netに基づくマルチスレッショルドモデルを開発した。 マルチパスセグメンテーションを提案し,関心領域の異なる3つのモデルを構築した。 提案モデルでは, 訓練データセットにおいて, 腫瘍, 全腫瘍, 腫瘍コアをそれぞれ0.59, 0.72, 0.61で向上させることができた。 同じモデルは、検証データセットでは平均サイス係数 0.57, 0.73, 0.61 であり、テストデータセットでは 0.59, 0.72, 0.57 である。

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