論文の概要: Prostate Gland Segmentation in Histology Images via Residual and
Multi-Resolution U-Net
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10556v1
- Date: Fri, 21 May 2021 20:11:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-25 15:01:37.525192
- Title: Prostate Gland Segmentation in Histology Images via Residual and
Multi-Resolution U-Net
- Title（参考訳）: 残差およびマルチレゾリューションu-netによる組織像の前立腺分画
- Authors: Julio Silva-Rodr\'iguez, Elena Pay\'a-Bosch, Gabriel Garc\'ia,
Adri\'an Colomer and Valery Naranjo
- Abstract要約: この研究は、U-Net畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャに基づく前立腺のセグメンテーションであり、残留ブロックと多解像度ブロックで修正され、データ拡張技術を用いて訓練されている。
残差構成は、画像レベルの比較において、テストサブセットで以前の最先端アプローチよりも優れており、平均Dice Index は 0.77 に達する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.244681179922733
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Prostate cancer is one of the most prevalent cancers worldwide. One of the
key factors in reducing its mortality is based on early detection. The
computer-aided diagnosis systems for this task are based on the glandular
structural analysis in histology images. Hence, accurate gland detection and
segmentation is crucial for a successful prediction. The methodological basis
of this work is a prostate gland segmentation based on U-Net convolutional
neural network architectures modified with residual and multi-resolution
blocks, trained using data augmentation techniques. The residual configuration
outperforms in the test subset the previous state-of-the-art approaches in an
image-level comparison, reaching an average Dice Index of 0.77.
- Abstract（参考訳）: 前立腺癌は世界でも有数のがんである。
死亡率を下げる重要な要因の1つは、早期発見に基づいている。
本課題に対するコンピュータ支援診断システムは,組織像の腺構造解析に基づいている。
したがって、正確な腺の検出と分画は予測の成功に不可欠である。
本研究の方法論的基盤は,U-Net畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャに基づく前立腺分節であり,データ拡張技術を用いて訓練された残差ブロックと多分解能ブロックで修飾された。
残差構成は、画像レベルの比較において、テストサブセットで以前の最先端アプローチよりも優れており、平均Dice Index は 0.77 に達する。
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