論文の概要: Brain MRI study for glioma segmentation using convolutional neural networks and original post-processing techniques with low computational demand

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07622v1
• Date: Fri, 15 Jul 2022 17:34:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-18 15:56:30.924869
• Title: Brain MRI study for glioma segmentation using convolutional neural networks and original post-processing techniques with low computational demand
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークと計算負荷の低い独自の後処理技術を用いたグリオーマ分節の脳MRIによる研究
• Authors: Jos\'e Gerardo Su\'arez-Garc\'ia Javier Miguel Hern\'andez-L\'opez, Eduardo Moreno-Barbosa, and Benito de Celis-Alonso
• Abstract要約: グリオーマは、高度に異質な組織学的サブリージョンからなる脳腫瘍である。 グリオーマの多様性が高いため、このセグメンテーション・タスクは現在、医用画像解析の分野で大きな課題となっている。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の設計と応用に基づくセグメンテーション手法と,計算負荷の低い元の後処理技術を組み合わせたセグメンテーション手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6719751155411076
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Gliomas are brain tumors composed of different highly heterogeneous histological subregions. Image analysis techniques to identify relevant tumor substructures have high potential for improving patient diagnosis, treatment and prognosis. However, due to the high heterogeneity of gliomas, the segmentation task is currently a major challenge in the field of medical image analysis. In the present work, the database of the Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge 2018, composed of multimodal MRI scans of gliomas, was studied. A segmentation methodology based on the design and application of convolutional neural networks (CNNs) combined with original post-processing techniques with low computational demand was proposed. The post-processing techniques were the main responsible for the results obtained in the segmentations. The segmented regions were the whole tumor, the tumor core, and the enhancing tumor core, obtaining averaged Dice coefficients equal to 0.8934, 0.8376, and 0.8113, respectively. These results reached the state of the art in glioma segmentation determined by the winners of the challenge.
• Abstract（参考訳）: グリオーマは、高度に異質な組織学的サブリージョンからなる脳腫瘍である。 関連腫瘍のサブ構造を特定する画像解析技術は、患者の診断、治療、予後を改善する可能性が高い。 しかし、グリオーマの多様性が高いため、現在医学画像解析の分野ではセグメンテーション作業が大きな課題となっている。 本研究は、グリオーマのマルチモーダルMRIスキャンからなるBrain tumor Segmentation (BraTS) Challenge 2018のデータベースについて検討した。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の設計と応用に基づくセグメンテーション手法と,計算負荷の低い元の後処理技術を組み合わせたセグメンテーション手法を提案する。 後処理技術は、セグメンテーションで得られた結果に主要な責任を負った。 区分けされた領域は, 腫瘍全体, 腫瘍コア, 造影腫瘍コアであり, 平均Dice係数は0.8934, 0.8376, 0.8113であった。 これらの結果は、挑戦の勝者によって決定されたグリオーマセグメンテーションにおける芸術の状態に到達した。

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