Fugu-MT 論文翻訳(概要): 3D-OOCS: Learning Prostate Segmentation with Inductive Bias

論文の概要: 3D-OOCS: Learning Prostate Segmentation with Inductive Bias

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15664v1
Date: Fri, 29 Oct 2021 10:14:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-01 20:39:40.631015
Title: 3D-OOCS: Learning Prostate Segmentation with Inductive Bias
Title（参考訳）: 3D-OOCS:インダクティブバイアスによる前立腺分節学習
Authors: Shrajan Bhandary, Zahra Babaiee, Dejan Kostyszyn, Tobias Fechter, Constantinos Zamboglou, Anca Grosu, Radu Grosu
Abstract要約: 我々は,脊椎動物の視覚処理に触発された新しいアーキテクチャであるOOCS-enhanced Networkを紹介した。ベースとして異なる3D U-Netの変種を伴って、第2エンコーダブロックに2つの3D残留成分(オン・オフ・センター・サラウンド)を付加する。 OOCSは、3DのU-Netが3D画像に存在する解剖学的構造を精査し、精査するのに役立つ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.907824204733372
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Despite the great success of convolutional neural networks (CNN) in 3D medical image segmentation tasks, the methods currently in use are still not robust enough to the different protocols utilized by different scanners, and to the variety of image properties or artefacts they produce. To this end, we introduce OOCS-enhanced networks, a novel architecture inspired by the innate nature of visual processing in the vertebrates. With different 3D U-Net variants as the base, we add two 3D residual components to the second encoder blocks: on and off center-surround (OOCS). They generalise the ganglion pathways in the retina to a 3D setting. The use of 2D-OOCS in any standard CNN network complements the feedforward framework with sharp edge-detection inductive biases. The use of 3D-OOCS also helps 3D U-Nets to scrutinise and delineate anatomical structures present in 3D images with increased accuracy.We compared the state-of-the-art 3D U-Nets with their 3D-OOCS extensions and showed the superior accuracy and robustness of the latter in automatic prostate segmentation from 3D Magnetic Resonance Images (MRIs). For a fair comparison, we trained and tested all the investigated 3D U-Nets with the same pipeline, including automatic hyperparameter optimisation and data augmentation.
Abstract（参考訳）: 3次元医用画像分割タスクにおける畳み込みニューラルネットワーク(cnn)の成功にもかかわらず、現在使用されている手法は、異なるスキャナが利用する異なるプロトコルや、それらが生成する様々な画像特性やアーティファクトに対して十分に堅牢ではない。そこで我々は,脊椎動物の視覚処理の性質に触発された新しいアーキテクチャであるoocs-enhanced networksを紹介する。ベースとして異なる3D U-Netの変種を用いると、第2エンコーダブロックに2つの3D残基を付加する。彼らは網膜の神経節経路を3D設定に一般化する。標準cnnネットワークにおける2d-oocsの使用は、鋭いエッジ検出インダクティブバイアスを持つfeedforwardフレームワークを補完する。 3D-OOCSを用いた3D-OOCSは, 3D画像中の解剖学的構造を精査し, 精査する上でも有効であり, 最先端の3D-OOCS拡張と3D-OOCS拡張を比較し, 3D磁気共鳴画像(MRI)からの自動前立腺区分けにおいて, 後者の精度と堅牢性を示した。公正な比較として,自動ハイパーパラメータ最適化やデータ拡張など,調査対象の3D U-Netをすべて同じパイプラインでトレーニングし,テストした。

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