論文の概要: Ensemble CNN Networks for GBM Tumors Segmentation using Multi-parametric MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06554v1
• Date: Mon, 13 Dec 2021 10:51:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-15 00:06:31.894941
• Title: Ensemble CNN Networks for GBM Tumors Segmentation using Multi-parametric MRI
• Title（参考訳）: マルチパラメトリックMRIを用いたGBM腫瘍分離のための組込みCNNネットワーク
• Authors: Ramy A. Zeineldin, Mohamed E. Karar, Franziska Mathis-Ullrich and Oliver Burgert
• Abstract要約: 本稿では,術前の mpMRI におけるグリオーマの自動認識のための,DeepSeg と nnU-Net という2つのディープラーニングフレームワークのアグリゲーションを提案する。 本手法では, 腫瘍, 腫瘍コア, 全腫瘍領域のDice類似度スコアが92.00, 87.33, 84.10, Hausdorff Distances 3.81, 8.91, 16.02を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Glioblastomas are the most aggressive fast-growing primary brain cancer which originate in the glial cells of the brain. Accurate identification of the malignant brain tumor and its sub-regions is still one of the most challenging problems in medical image segmentation. The Brain Tumor Segmentation Challenge (BraTS) has been a popular benchmark for automatic brain glioblastomas segmentation algorithms since its initiation. In this year's challenge, BraTS 2021 provides the largest multi-parametric (mpMRI) dataset of 2,000 pre-operative patients. In this paper, we propose a new aggregation of two deep learning frameworks namely, DeepSeg and nnU-Net for automatic glioblastoma recognition in pre-operative mpMRI. Our ensemble method obtains Dice similarity scores of 92.00, 87.33, and 84.10 and Hausdorff Distances of 3.81, 8.91, and 16.02 for the enhancing tumor, tumor core, and whole tumor regions on the BraTS 2021 validation set, individually. These Experimental findings provide evidence that it can be readily applied clinically and thereby aiding in the brain cancer prognosis, therapy planning, and therapy response monitoring.
• Abstract（参考訳）: グリオブラスト腫(glioblastomas)は、脳のグリア細胞から発生する最も急速に成長する脳がんである。 悪性脳腫瘍とその亜領域の正確な同定は、医用画像分割における最も難しい問題の一つである。 brain tumor segmentation challenge (brats)は、その開始以来、脳グリオブラスト腫の自動分割アルゴリズムの人気のあるベンチマークである。 今年の課題では、BraTS 2021は2000人の術前患者の最大マルチパラメトリック(mpMRI)データセットを提供する。 本稿では,術前mpmriにおけるglioblastoma自動認識のためのdeepsegとnnu-netの2つの深層学習フレームワークの集約について検討する。 本手法では,BraTS 2021検証セット上の腫瘍,腫瘍コア,腫瘍全体に対して,92.00,87.33,84.10のDice類似度スコアと3.81,8.91,16.02のHausdorff距離を求める。 これらの実験結果から, 臨床応用が容易であり, 脳がん予後, 治療計画, 治療反応モニタリングに有効であることが示唆された。

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