Fugu-MT 論文翻訳(概要): Weakly supervised deep learning-based intracranial hemorrhage localization

論文の概要: Weakly supervised deep learning-based intracranial hemorrhage localization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00781v1
Date: Mon, 3 May 2021 12:37:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-04 13:48:44.006456
Title: Weakly supervised deep learning-based intracranial hemorrhage localization
Title（参考訳）: 深層学習に基づく頭蓋内出血の局在
Authors: Jakub Nemcek, Tomas Vicar, Roman Jakubicek
Abstract要約: 本論文では,無位置ラベルのみを用いた軸切片の正確な出血局在を弱監督する手法を提案する。出血度マップを生成し,出血の座標を求めるアルゴリズムが導入された。 58.08%のDice係数は、公開データセットのデータから得られる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Intracranial hemorrhage is a life-threatening disease, which requires fast medical intervention. Owing to the duration of data annotation, head CT images are usually available only with slice-level labeling. This paper presents a weakly supervised method of precise hemorrhage localization in axial slices using only position-free labels, which is based on multiple instance learning. An algorithm is introduced that generates hemorrhage likelihood maps and finds the coordinates of bleeding. The Dice coefficient of 58.08 % is achieved on data from a publicly available dataset.
Abstract（参考訳）: 頭蓋内出血は生命を脅かす病気であり、迅速な医療介入を必要とする。データアノテーションの持続期間のため、ヘッドCT画像は通常スライスレベルのラベリングでのみ利用可能である。本稿では,複数インスタンス学習に基づく位置自由ラベルのみを用いて,軸スライスの出血位置を正確に把握する手法を提案する。出血度マップを生成し,出血の座標を求めるアルゴリズムが導入された。 58.08%のDice係数は、公開データセットのデータから得られる。

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