論文の概要: Segmentation with Super Images: A New 2D Perspective on 3D Medical Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02847v1
• Date: Thu, 5 May 2022 09:59:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-09 12:39:57.350954
• Title: Segmentation with Super Images: A New 2D Perspective on 3D Medical Image Analysis
• Title（参考訳）: スーパーイメージによるセグメンテーション : 3次元医用画像解析の新しい2次元視点
• Authors: Ikboljon Sobirov, Numan Saeed, and Mohammad Yaqub
• Abstract要約: 本稿では,2次元スーパーイメージにボリュームデータをキャストし,セグメンテーションタスクに2次元ネットワークを用いることを提案する。 この方法は、スライスを並べて3D画像を処理し、超解像度画像を生成する。 深度情報は失われていますが、深度ニューラルネットワークがこれらの特徴を捕捉し、学習できると期待しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep learning is showing an increasing number of audience in medical imaging research. In the segmentation task of medical images, we oftentimes rely on volumetric data, and thus require the use of 3D architectures which are praised for their ability to capture more features from the depth dimension. Yet, these architectures are generally more ineffective in time and compute compared to their 2D counterpart on account of 3D convolutions, max pooling, up-convolutions, and other operations used in these networks. Moreover, there are limited to no 3D pretrained model weights, and pretraining is generally challenging. To alleviate these issues, we propose to cast volumetric data to 2D super images and use 2D networks for the segmentation task. The method processes the 3D image by stitching slices side-by-side to generate a super resolution image. While the depth information is lost, we expect that deep neural networks can still capture and learn these features. Our goal in this work is to introduce a new perspective when dealing with volumetric data, and test our hypothesis using vanilla networks. We hope that this approach, while achieving close enough results to 3D networks using only 2D counterparts, can attract more related research in the future, especially in medical image analysis since volumetric data is comparably limited.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は、医療画像研究における聴衆の増加を示している。 医用画像のセグメンテーションタスクでは、ボリュームデータに依存することが多いため、奥行き次元からより多くの特徴をキャプチャできることで称賛される3dアーキテクチャの使用が必要となる。 しかし、これらのアーキテクチャは一般的に3D畳み込み、最大プール、アップ畳み込み、およびこれらのネットワークで使用される他の操作を考慮して、時間と計算においてより非効率である。 さらに、事前訓練された3次元モデル重量に制限はなく、通常、事前訓練は困難である。 これらの問題を緩和するために,2次元スーパーイメージにボリュームデータをキャストし,セグメンテーションタスクに2次元ネットワークを使用することを提案する。 超高解像度画像を生成するためにスライスを並べて3D画像を処理する。 深度情報は失われていますが、深度ニューラルネットワークがこれらの特徴を捕捉し、学習できると期待しています。 本研究の目的は,ボリュームデータを扱う際の新たな視点を導入し,バニラネットワークを用いて仮説を検証することである。 このアプローチは,2次元データのみを用いて3次元ネットワークに十分近い結果を得ることができれば,将来,特に医療画像解析において,より関連する研究を惹きつけることができると期待している。

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