論文の概要: Weakly supervised semantic segmentation of tomographic images in the diagnosis of stroke

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.01887v1
• Date: Sat, 4 Sep 2021 15:24:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-07 17:28:36.915377
• Title: Weakly supervised semantic segmentation of tomographic images in the diagnosis of stroke
• Title（参考訳）: 脳卒中診断における断層画像の弱教師付きセマンティックセグメンテーション
• Authors: Anna Dobshik, Andrey Tulupov, Vladimir Berikov
• Abstract要約: 本稿では,非コントラスト計算トモグラフィ脳画像上での急性脳梗塞による領域分割の自動アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,いくつかの画像が正確にラベル付けされ,いくつかの画像が不正確なラベル付けされた場合に,弱教師付きシナリオで学習するために設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents an automatic algorithm for the segmentation of areas affected by an acute stroke on the non-contrast computed tomography brain images. The proposed algorithm is designed for learning in a weakly supervised scenario when some images are labeled accurately, and some images are labeled inaccurately. Wrong labels appear as a result of inaccuracy made by a radiologist in the process of manual annotation of computed tomography images. We propose methods for solving the segmentation problem in the case of inaccurately labeled training data. We use the U-Net neural network architecture with several modifications. Experiments on real computed tomography scans show that the proposed methods increase the segmentation accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非コントラスト計算トモグラフィ脳画像上での急性脳梗塞による領域分割の自動アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,いくつかの画像が正確にラベル付けされ,いくつかの画像が不正確なラベル付けされた場合に,弱教師付きシナリオで学習するために設計されている。 CT画像の手動アノテーションの過程で放射線技師が行った不正確さの結果として、誤りラベルが現れる。 不正確なラベル付きトレーニングデータの場合、セグメンテーション問題を解決する手法を提案する。 いくつかの変更を加えてU-Netニューラルネットワークアーキテクチャを使用する。 実計算トモグラフィースキャン実験により,提案手法はセグメント化精度を向上することが示された。

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