論文の概要: Segmentation of Lung Tumor from CT Images using Deep Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09262v1
• Date: Wed, 17 Nov 2021 17:50:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-18 16:50:48.266849
• Title: Segmentation of Lung Tumor from CT Images using Deep Supervision
• Title（参考訳）: Deep Supervision を用いたCT画像からの肺腫瘍の分離
• Authors: Farhanaz Farheen, Md. Salman Shamil, Nabil Ibtehaz, M. Sohel Rahman
• Abstract要約: 肺がんは世界中のほとんどの国で死因となっている。 本稿では,LOTUSデータセットに2次元離散ウェーブレット変換(DWT)を適用し,肺腫瘍のセグメンテーションにアプローチする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8733639720576208
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lung cancer is a leading cause of death in most countries of the world. Since prompt diagnosis of tumors can allow oncologists to discern their nature, type and the mode of treatment, tumor detection and segmentation from CT Scan images is a crucial field of study worldwide. This paper approaches lung tumor segmentation by applying two-dimensional discrete wavelet transform (DWT) on the LOTUS dataset for more meticulous texture analysis whilst integrating information from neighboring CT slices before feeding them to a Deeply Supervised MultiResUNet model. Variations in learning rates, decay and optimization algorithms while training the network have led to different dice co-efficients, the detailed statistics of which have been included in this paper. We also discuss the challenges in this dataset and how we opted to overcome them. In essence, this study aims to maximize the success rate of predicting tumor regions from two dimensional CT Scan slices by experimenting with a number of adequate networks, resulting in a dice co-efficient of 0.8472.
• Abstract（参考訳）: 肺がんは世界中のほとんどの国で死因となっている。 腫瘍の迅速な診断により、腫瘍学者はその性質、タイプ、治療様式を識別できるため、CT Scan画像からの腫瘍の検出とセグメンテーションは世界中で重要な研究分野である。 本稿では, 肺腫瘍の分節化をLOTUSデータセットに2次元離散ウェーブレット変換(DWT)を適用し, より精細なテクスチャ解析を行い, 近隣のCTスライスから情報を統合し, 深層監視マルチResUNetモデルに供給する手法を提案する。 ネットワークの学習中の学習率,減衰,最適化アルゴリズムの変動により,diceの効率が異なっており,その詳細な統計が本論文に含まれている。 このデータセットの課題と、それを克服する方法についても議論しています。 本研究は,2次元CTスキャンスライスから腫瘍領域を推定する成功率の最大化を目的とした。

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