論文の概要: A modular U-Net for automated segmentation of X-ray tomography images in composite materials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07468v1
• Date: Thu, 15 Jul 2021 17:15:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-16 16:10:31.886089
• Title: A modular U-Net for automated segmentation of X-ray tomography images in composite materials
• Title（参考訳）: 複合材料におけるX線トモグラフィ画像の自動分割のためのモジュラU-Net
• Authors: Jo\~ao P C Bertoldo, Etienne Decenci\`ere, David Ryckelynck, Henry Proudhon
• Abstract要約: ディープラーニングは、物質科学の応用を含む多くの画像処理タスクで成功している。 本稿では, 3相ガラス繊維強化ポリアミド66の3次元トモグラフィー画像の分割を行うために, UNetのモジュラー解釈を提案し, 訓練した。 注釈付き層は10層に過ぎず, 浅いU-Netを使用すれば, より深い層よりも優れた結果が得られることが観察された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: X-ray Computed Tomography (XCT) techniques have evolved to a point that high-resolution data can be acquired so fast that classic segmentation methods are prohibitively cumbersome, demanding automated data pipelines capable of dealing with non-trivial 3D images. Deep learning has demonstrated success in many image processing tasks, including material science applications, showing a promising alternative for a humanfree segmentation pipeline. In this paper a modular interpretation of UNet (Modular U-Net) is proposed and trained to segment 3D tomography images of a three-phased glass fiber-reinforced Polyamide 66. We compare 2D and 3D versions of our model, finding that the former is slightly better than the latter. We observe that human-comparable results can be achievied even with only 10 annotated layers and using a shallow U-Net yields better results than a deeper one. As a consequence, Neural Network (NN) show indeed a promising venue to automate XCT data processing pipelines needing no human, adhoc intervention.
• Abstract（参考訳）: x線ct(x-ray ct)技術は,高分解能データを高速に取得できるため,従来のセグメンテーション手法が煩雑で,非自明な3d画像に対応可能な自動データパイプラインが求められている点まで進化している。 ディープラーニングは、マテリアルサイエンスアプリケーションを含む多くの画像処理タスクで成功をおさめ、ヒューマンフリーセグメンテーションパイプラインの有望な代替品を示している。 本稿では,3相ガラス繊維強化ポリアミド66の3次元トモグラフィ像を分割し,unet (modular u-net) のモジュラー解釈を行った。 モデルの2Dバージョンと3Dバージョンを比較し、前者の方が後者より若干優れていることを発見した。 注釈付き層は10層に過ぎず, 浅いU-Netを使用すれば, より深い層よりも優れた結果が得られることが観察された。 結果として、ニューラルネットワーク(NN)は、人間やアドホックな介入を必要としないXCTデータ処理パイプラインを自動化する、本当に有望な場所であることを示している。

関連論文リスト

• nnMamba: 3D Biomedical Image Segmentation, Classification and Landmark Detection with State Space Model [24.955052600683423]
  本稿では、CNNの強みとステートスペースシーケンスモデル(SSM)の高度な長距離モデリング機能を統合する新しいアーキテクチャであるnnMambaを紹介する。 6つのデータセットの実験では、3D画像のセグメンテーション、分類、ランドマーク検出など、一連の困難なタスクにおいて、nnMambaが最先端のメソッドよりも優れていることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T21:28:47Z)
• Two-Stream Graph Convolutional Network for Intra-oral Scanner Image Segmentation [133.02190910009384]
  本稿では,2ストリームグラフ畳み込みネットワーク(TSGCN)を提案する。 TSGCNは3次元歯(表面)セグメンテーションにおいて最先端の方法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T10:41:09Z)
• QU-net++: Image Quality Detection Framework for Segmentation of 3D Medical Image Stacks [0.9594432031144714]
  U-net++モデルを用いて3次元画像スタックから医用画像の品質を評価する2段階自動評価手法を提案する。 検出された画像は、セマンティックセグメンテーションのためにU-net++モデルをさらに微調整するために使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T05:28:02Z)
• R2U3D: Recurrent Residual 3D U-Net for Lung Segmentation [17.343802171952195]
  本稿では,3次元肺分割作業のための新しいモデルであるRecurrent Residual 3D U-Net(R2U3D)を提案する。 特に,提案モデルでは,U-Netに基づくRecurrent Residual Neural Networkに3次元畳み込みを組み込む。 提案するR2U3Dネットワークは、公開データセットLUNA16に基づいてトレーニングされ、最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-05T19:17:14Z)
• Atrous Residual Interconnected Encoder to Attention Decoder Framework for Vertebrae Segmentation via 3D Volumetric CT Images [1.8146155083014204]
  本稿では,3次元容積CT画像を用いた新しい椎骨分割法を提案する。 提案モデルは,ミニバッチトレーニング性能の最適化にレイヤ正規化を用いた,エンコーダからデコーダへの構造に基づく。 実験の結果,本モデルは他の医学的意味セグメンテーション法と比較して競争力が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-08T12:09:16Z)
• Automated Model Design and Benchmarking of 3D Deep Learning Models for COVID-19 Detection with Chest CT Scans [72.04652116817238]
  3D胸部CTスキャン分類のための3D DLモデルを自動的に検索するための差別化可能なニューラルネットワーク探索(DNAS)フレームワークを提案する。 また,我々のモデルのクラスアクティベーションマッピング(cam)技術を利用して,結果の解釈可能性を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-14T03:45:01Z)
• TSGCNet: Discriminative Geometric Feature Learning with Two-Stream GraphConvolutional Network for 3D Dental Model Segmentation [141.2690520327948]
  2流グラフ畳み込みネットワーク(TSGCNet)を提案し、異なる幾何学的特性から多視点情報を学ぶ。 3次元口腔内スキャナーで得られた歯科モデルのリアルタイムデータセットを用いてTSGCNetの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-26T08:02:56Z)
• Learning Hybrid Representations for Automatic 3D Vessel Centerline Extraction [57.74609918453932]
  3次元医用画像からの血管の自動抽出は血管疾患の診断に不可欠である。 既存の方法では、3次元画像からそのような細い管状構造を分割する際に、抽出された容器の不連続に悩まされることがある。 抽出された船舶の連続性を維持するためには、地球的幾何学を考慮に入れる必要があると論じる。 この課題を解決するためのハイブリッド表現学習手法を提案します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-14T05:22:49Z)
• Planar 3D Transfer Learning for End to End Unimodal MRI Unbalanced Data Segmentation [0.0]
  本稿では,事前学習した2次元畳み込みニューラルネットワーク重みを平面3次元カーネルにマッピングする手法を提案する。 提案手法は2次元VGG-16から転送されるエンコーダを備えた平面3Dres-u-netネットワークにより検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T17:11:50Z)
• Weakly-supervised Learning For Catheter Segmentation in 3D Frustum Ultrasound [74.22397862400177]
  超音波を用いた新しいカテーテルセグメンテーション法を提案する。 提案手法は,1ボリュームあたり0.25秒の効率で最先端の性能を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-19T13:56:22Z)
• Fed-Sim: Federated Simulation for Medical Imaging [131.56325440976207]
  本稿では、2つの学習可能なニューラルモジュールからなる物理駆動型生成手法を提案する。 データ合成フレームワークは、複数のデータセットの下流セグメンテーション性能を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-01T19:17:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。