Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evidence fusion with contextual discounting for multi-modality medical image segmentation

論文の概要: Evidence fusion with contextual discounting for multi-modality medical image segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11739v1
Date: Thu, 23 Jun 2022 14:36:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-24 13:37:07.033004
Title: Evidence fusion with contextual discounting for multi-modality medical image segmentation
Title（参考訳）: マルチモダリティ医用画像分割のためのコンテクストディスカウントによるエビデンス融合
Authors: Ling Huang, Thierry Denoeux, Pierre Vera, Su Ruan
Abstract要約: 本発明のフレームワークは、エンコーダ・デコーダ特徴抽出モジュールと、各モダリティに対する各ボクセルにおける信念関数を算出する明示的セグメンテーションモジュールと、多モードエビデンス融合モジュールとから構成される。この方法は脳腫瘍1251例のBraTs 2021データベース上で評価された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.77837744216949
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As information sources are usually imperfect, it is necessary to take into account their reliability in multi-source information fusion tasks. In this paper, we propose a new deep framework allowing us to merge multi-MR image segmentation results using the formalism of Dempster-Shafer theory while taking into account the reliability of different modalities relative to different classes. The framework is composed of an encoder-decoder feature extraction module, an evidential segmentation module that computes a belief function at each voxel for each modality, and a multi-modality evidence fusion module, which assigns a vector of discount rates to each modality evidence and combines the discounted evidence using Dempster's rule. The whole framework is trained by minimizing a new loss function based on a discounted Dice index to increase segmentation accuracy and reliability. The method was evaluated on the BraTs 2021 database of 1251 patients with brain tumors. Quantitative and qualitative results show that our method outperforms the state of the art, and implements an effective new idea for merging multi-information within deep neural networks.
Abstract（参考訳）: 情報ソースは通常不完全であるため、マルチソース情報融合タスクにおける信頼性を考慮する必要がある。本稿では,dempster-shafer理論の形式化を用いて,異なるクラスに対する異なるモダリティの信頼性を考慮しつつ,マルチmr画像分割結果の統合を可能にする新しい深層フレームワークを提案する。このフレームワークは、エンコーダ・デコーダ特徴抽出モジュールと、各モダリティに対する各ボクセルにおける信念関数を計算する明示的セグメンテーションモジュールと、各モダリティエビデンスに割引率のベクトルを割り当て、デンプスターの規則を用いて割引エビデンスを組み合わせる多モードエビデンス融合モジュールとから構成される。フレームワーク全体のトレーニングは、ディスカウントされたDiceインデックスに基づいて新しい損失関数を最小化し、セグメント化精度と信頼性を向上させる。この方法は脳腫瘍1251例のBraTs 2021データベース上で評価された。定量的および定性的な結果から,本手法は最先端技術よりも優れており,深層ニューラルネットワーク内での多情報統合に有効な新しいアイデアが実現されている。

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