論文の概要: Weaving Attention U-net: A Novel Hybrid CNN and Attention-based Method for Organs-at-risk Segmentation in Head and Neck CT Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04847v1
• Date: Sat, 10 Jul 2021 14:27:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-13 15:48:31.298895
• Title: Weaving Attention U-net: A Novel Hybrid CNN and Attention-based Method for Organs-at-risk Segmentation in Head and Neck CT Images
• Title（参考訳）: Weaving Attention U-net:新しいハイブリッドCNNとAttention-based Method for Organs-at-risk Segmentation in Head and Neck CT Images
• Authors: Zhuangzhuang Zhang, Tianyu Zhao, Hiram Gay, Weixiong Zhang, Baozhou Sun
• Abstract要約: 我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と自己認識機構を組み合わせた、新しいハイブリッドディープラーニングアプローチを開発した。 提案手法は10臓器対リスク(OAR)の基底真理によく似た輪郭を生成する。 新しいウィービング注意U-netは頭頸部CT画像のセグメンテーションに優れているか類似した性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.403827695550111
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In radiotherapy planning, manual contouring is labor-intensive and time-consuming. Accurate and robust automated segmentation models improve the efficiency and treatment outcome. We aim to develop a novel hybrid deep learning approach, combining convolutional neural networks (CNNs) and the self-attention mechanism, for rapid and accurate multi-organ segmentation on head and neck computed tomography (CT) images. Head and neck CT images with manual contours of 115 patients were retrospectively collected and used. We set the training/validation/testing ratio to 81/9/25 and used the 10-fold cross-validation strategy to select the best model parameters. The proposed hybrid model segmented ten organs-at-risk (OARs) altogether for each case. The performance of the model was evaluated by three metrics, i.e., the Dice Similarity Coefficient (DSC), Hausdorff distance 95% (HD95), and mean surface distance (MSD). We also tested the performance of the model on the Head and Neck 2015 challenge dataset and compared it against several state-of-the-art automated segmentation algorithms. The proposed method generated contours that closely resemble the ground truth for ten OARs. Our results of the new Weaving Attention U-net demonstrate superior or similar performance on the segmentation of head and neck CT images.
• Abstract（参考訳）: 放射線療法の計画では、手動コントゥーリングは労働集約的で時間を要する。 正確で堅牢な自動セグメンテーションモデルは、効率と治療結果を改善する。 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と自己注意機構を組み合わせた新しいハイブリッドディープラーニング手法を開発し,頭頸部CT画像の高速かつ正確な多臓器分割を実現することを目的とする。 115例の頭頸部CT像を回顧的に収集,使用した。 トレーニング/検証/テストの比率を81/9/25に設定し,10倍のクロスバリデーション戦略を用いて最適なモデルパラメータを選択した。 提案するハイブリッドモデルでは,各症例に対して10個の臓器・リスク (oar) を分割した。 モデルの性能はDice similarity Coefficient (DSC)、Hausdorff distance 95% (HD95)、平均表面距離 (MSD) の3つの指標で評価された。 私たちは、Head and Neck 2015チャレンジデータセットでモデルのパフォーマンスをテストし、最先端の自動セグメンテーションアルゴリズムと比較しました。 提案手法は、10個のOARの基底真実によく似た輪郭を生成する。 新しいウィービング注意U-netは頭頸部CT画像のセグメンテーションに優れているか類似した性能を示した。

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