論文の概要: Characterizing Renal Structures with 3D Block Aggregate Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02430v1
- Date: Fri, 4 Mar 2022 17:00:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-07 17:31:20.044394
- Title: Characterizing Renal Structures with 3D Block Aggregate Transformers
- Title（参考訳）: 3次元ブロック骨材トランスフォーマによる腎構造の特徴化
- Authors: Xin Yu, Yucheng Tang, Yinchi Zhou, Riqiang Gao, Qi Yang, Ho Hin Lee,
Thomas Li, Shunxing Bao, Yuankai Huo, Zhoubing Xu, Thomas A. Lasko, Richard
G. Abramson, and Bennett A. Landman
- Abstract要約: 造影CTで腎成分を分画する3Dブロックアグリゲーショントランスフォーマを用いた新しい手法を提案する。
腎サブ構造セグメンテーションデータセットの最初のコホートを,機関審査委員会(IRB)の承認のもと,116名の被験者で構築した。
本稿では, 3次元ブロック集約変換器を用いて, 自己アテンションを変更することなく, シーケンス表現間の局所的な通信を実現することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.2526302216028
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Efficiently quantifying renal structures can provide distinct spatial context
and facilitate biomarker discovery for kidney morphology. However, the
development and evaluation of the transformer model to segment the renal
cortex, medulla, and collecting system remains challenging due to data
inefficiency. Inspired by the hierarchical structures in vision transformer, we
propose a novel method using a 3D block aggregation transformer for segmenting
kidney components on contrast-enhanced CT scans. We construct the first cohort
of renal substructures segmentation dataset with 116 subjects under
institutional review board (IRB) approval. Our method yields the
state-of-the-art performance (Dice of 0.8467) against the baseline approach of
0.8308 with the data-efficient design. The Pearson R achieves 0.9891 between
the proposed method and manual standards and indicates the strong correlation
and reproducibility for volumetric analysis. We extend the proposed method to
the public KiTS dataset, the method leads to improved accuracy compared to
transformer-based approaches. We show that the 3D block aggregation transformer
can achieve local communication between sequence representations without
modifying self-attention, and it can serve as an accurate and efficient
quantification tool for characterizing renal structures.
- Abstract（参考訳）: 効率的な腎構造の定量化は、異なる空間的文脈を提供し、腎臓形態のバイオマーカー発見を促進することができる。
しかし, 腎皮質, 髄質, 収集系を分割するトランスフォーマモデルの開発と評価は, データの非効率性から依然として困難である。
視覚トランスフォーマの階層構造に触発されて,造影ctで腎臓成分を分節する3次元ブロックアグリゲーショントランスを用いた新しい手法を提案する。
施設評価委員会 (irb) の承認のもと, 116名の被験者による腎サブストラクチャーセグメンテーションデータセットの最初のコホートを構築した。
提案手法は,データ効率設計による0.8308のベースラインアプローチに対して,最先端性能(0.8467)が得られる。
Pearson R は提案手法と手動標準の間で 0.9891 を達成し,ボリューム解析における強い相関関係と再現性を示す。
提案手法をパブリックKiTSデータセットに拡張することにより,トランスフォーマーベースのアプローチと比較して精度が向上する。
3Dブロック集約変換器は、自己注意を変更せずに、配列表現間の局所的なコミュニケーションを実現することができ、腎構造を特徴付けるための正確かつ効率的な定量化ツールとして機能することを示す。
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