論文の概要: Automatic hemisphere segmentation in rodent MRI with lesions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01941v1
- Date: Wed, 4 Aug 2021 10:14:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-05 13:13:34.890007
- Title: Automatic hemisphere segmentation in rodent MRI with lesions
- Title（参考訳）: 病変を有するラットMRIにおける自動半球分割法
- Authors: Juan Miguel Valverde, Artem Shatillo, Riccardo de Feo, Jussi Tohka
- Abstract要約: 我々は、磁気共鳴(MR)画像において脳半球を分画する最初の完全自動手法である畳み込みニューラルネットワークであるMedicDeepLabv3+を提案する。
MedicDeepLabv3+は、バイアスフィールド補正やテンプレートへの登録のようなMR画像前処理を必要としないため、1秒未満でセグメンテーションを生成する。
我々の実験では、MedicDeepLabv3+は他の手法よりも優れており、脳と反対側の半球領域では平均Dice係数0.952と0.944が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4588028371034407
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We present MedicDeepLabv3+, a convolutional neural network that is the first
completely automatic method to segment brain hemispheres in magnetic resonance
(MR) images of rodents with lesions. MedicDeepLabv3+ improves the
state-of-the-art DeepLabv3+ with an advanced decoder, incorporating spatial
attention layers and additional skip connections that, as we show in our
experiments, lead to more precise segmentations. MedicDeepLabv3+ requires no MR
image preprocessing, such as bias-field correction or registration to a
template, produces segmentations in less than a second, and its GPU memory
requirements can be adjusted based on the available resources. Using a large
dataset of 723 MR rat brain images, we evaluated our MedicDeepLabv3+, two
state-of-the-art convolutional neural networks (DeepLabv3+, UNet) and three
approaches that were specifically designed for skull-stripping rodent MR images
(Demon, RATS and RBET). In our experiments, MedicDeepLabv3+ outperformed the
other methods, yielding an average Dice coefficient of 0.952 and 0.944 in the
brain and contralateral hemisphere regions. Additionally, we show that despite
limiting the GPU memory and the training data to only three images, our
MedicDeepLabv3+ also provided satisfactory segmentations. In conclusion, our
method, publicly available at https://github.com/jmlipman/MedicDeepLabv3Plus,
yielded excellent results in multiple scenarios, demonstrating its capability
to reduce human workload in rodent neuroimaging studies.
- Abstract（参考訳）: 我々は、磁気共鳴(MR)画像において脳半球を分画する最初の完全自動手法である畳み込みニューラルネットワークであるMedicDeepLabv3+を提案する。
MedicDeepLabv3+は、高度なデコーダで最先端のDeepLabv3+を改善し、空間的注意層と追加のスキップ接続を組み込むことで、より正確なセグメンテーションを実現する。
MedicDeepLabv3+は、バイアスフィールド補正やテンプレートへの登録などのMRイメージ前処理を必要とせず、1秒未満でセグメンテーションを生成し、利用可能なリソースに基づいてGPUメモリ要求を調整することができる。
723 MR MR 画像の大規模なデータセットを用いて,私たちの MedicDeepLabv3+,最先端の2つの畳み込みニューラルネットワーク (DeepLabv3+, UNet) と,頭蓋骨切断性 MR 画像 (Demon, RATS, RBET) 用に特別に設計された3つのアプローチを評価した。
私たちの実験では、medicdeeplabv3+は他の方法よりも優れており、脳と対側半球の領域では平均サイコロ係数0.952と0.944が得られた。
さらに,gpuメモリとトレーニングデータを3つのイメージに制限したものの,medicdeeplabv3+では十分なセグメンテーションを提供していた。
以上の結果から,結節性神経画像研究において,ヒトの作業量を減少させる能力を実証し,複数のシナリオにおいて優れた結果を得た。
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