論文の概要: Experimenting with Knowledge Distillation techniques for performing Brain Tumor Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11486v1
• Date: Mon, 24 May 2021 18:17:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-26 14:19:10.469982
• Title: Experimenting with Knowledge Distillation techniques for performing Brain Tumor Segmentation
• Title（参考訳）: 脳腫瘍切片形成のための知識蒸留法の実験
• Authors: Ashwin Nalwade, Jackie Kisa
• Abstract要約: マルチモーダルMRI(Multi-modal magnetic resonance imaging)は、ヒト脳を解析するための重要な方法である。 重症度と検出の程度が異なるため、グリオーマを適切に診断することは、現代の医学において最も厄介で重要な分析課題の1つである。 私たちの主な焦点は、マルチモーダルMRIスキャンで脳腫瘍のセグメント化を行うために、さまざまなアプローチで作業することにあります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multi-modal magnetic resonance imaging (MRI) is a crucial method for analyzing the human brain. It is usually used for diagnosing diseases and for making valuable decisions regarding the treatments - for instance, checking for gliomas in the human brain. With varying degrees of severity and detection, properly diagnosing gliomas is one of the most daunting and significant analysis tasks in modern-day medicine. Our primary focus is on working with different approaches to perform the segmentation of brain tumors in multimodal MRI scans. Now, the quantity, variability of the data used for training has always been considered to be crucial for developing excellent models. Hence, we also want to experiment with Knowledge Distillation techniques.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルMRI(Multi-modal magnetic resonance imaging)は、ヒト脳を解析するための重要な方法である。 通常は、疾患の診断や、治療に関する貴重な決定(例えば、脳のグリオーマの検査など)に使用される。 重症度と検出の程度が異なるため、グリオーマの適切な診断は現代の医学において最も困難で重要な分析課題の一つである。 私たちの主な焦点は、マルチモーダルMRIスキャンで脳腫瘍のセグメント化を行うための様々なアプローチに取り組むことです。 現在、トレーニングに使用されるデータの量、変動性は常に優れたモデルの開発に不可欠であると考えられている。 したがって、我々は知識蒸留技術の実験もしたい。

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