論文の概要: HMRNet: High and Multi-Resolution Network with Bidirectional Feature
Calibration for Brain Structure Segmentation in Radiotherapy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02959v1
- Date: Tue, 7 Jun 2022 01:23:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-09 05:52:50.798153
- Title: HMRNet: High and Multi-Resolution Network with Bidirectional Feature
Calibration for Brain Structure Segmentation in Radiotherapy
- Title（参考訳）: HMRNet : 放射線治療における脳構造分離のための双方向特徴校正による高分解能・高分解能ネットワーク
- Authors: Hao Fu, Guotai Wang, Wenhui Lei, Wei Xu, Qianfei Zhao, Shichuan Zhang,
Kang Li, Shaoting Zhang
- Abstract要約: マルチスケール特徴学習と高分解能分岐からなる高分解能・高分解能ネットワーク(HMRNet)を提案する。
ABC 構造の大きさや位置を考慮し,各構造が大まかに局所化されてより細かなセグメンテーション結果が得られるようにネットワークを適用した。
提案手法は, ABCの2020年大会で2位を獲得し, 脳腫瘍のCTVのより正確かつ合理的なデライン化の可能性を秘めている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.395591111209995
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate segmentation of Anatomical brain Barriers to Cancer spread (ABCs)
plays an important role for automatic delineation of Clinical Target Volume
(CTV) of brain tumors in radiotherapy. Despite that variants of U-Net are
state-of-the-art segmentation models, they have limited performance when
dealing with ABCs structures with various shapes and sizes, especially thin
structures (e.g., the falx cerebri) that span only few slices. To deal with
this problem, we propose a High and Multi-Resolution Network (HMRNet) that
consists of a multi-scale feature learning branch and a high-resolution branch,
which can maintain the high-resolution contextual information and extract more
robust representations of anatomical structures with various scales. We further
design a Bidirectional Feature Calibration (BFC) block to enable the two
branches to generate spatial attention maps for mutual feature calibration.
Considering the different sizes and positions of ABCs structures, our network
was applied after a rough localization of each structure to obtain fine
segmentation results. Experiments on the MICCAI 2020 ABCs challenge dataset
showed that: 1) Our proposed two-stage segmentation strategy largely
outperformed methods segmenting all the structures in just one stage; 2) The
proposed HMRNet with two branches can maintain high-resolution representations
and is effective to improve the performance on thin structures; 3) The proposed
BFC block outperformed existing attention methods using monodirectional feature
calibration. Our method won the second place of ABCs 2020 challenge and has a
potential for more accurate and reasonable delineation of CTV of brain tumors.
- Abstract（参考訳）: 脳腫瘍の放射線治療における臨床ターゲットボリューム(CTV)の自動デライン化には,解剖学的脳バリアの正確ながん拡散(ABCs)が重要である。
u-netの変種は最先端のセグメンテーションモデルであるにもかかわらず、様々な形状やサイズ、特に薄い構造(例えば、falx cerebri)のabcs構造を扱う場合の性能は限られている。
この問題に対処するために,マルチスケール特徴学習部と高分解能分岐からなる高分解能・高分解能ネットワーク(HMRNet)を提案し,高分解能な文脈情報を維持し,様々なスケールで解剖学的構造のより堅牢な表現を抽出する。
さらに、双方向特徴校正(BFC)ブロックを設計し、相互特徴校正のための空間的注意マップを生成する。
ABC 構造の大きさや位置を考慮し,各構造が大まかに局所化されてより細かなセグメンテーション結果が得られるようにネットワークを適用した。
MICCAI 2020 ABCs チャレンジデータセットの実験によると、
1) 提案した2段階分割戦略は, 全構造を1段階に分割する手法よりも優れていた。
2) 2つの枝を持つHMRNetは高分解能表現を維持でき, 薄型構造の性能向上に有効である。
3) 提案するbfcブロックは, 単方向特徴量校正を用いた既存の注意手法を上回った。
提案手法は, ABCの2020年大会で2位を獲得し, 脳腫瘍のCTVのより正確かつ合理的なデライン化の可能性を秘めている。
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