論文の概要: Comparison of automatic prostate zones segmentation models in MRI images
using U-net-like architectures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09483v1
- Date: Tue, 19 Jul 2022 18:00:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-21 14:10:10.285173
- Title: Comparison of automatic prostate zones segmentation models in MRI images
using U-net-like architectures
- Title（参考訳）: U-net-likeアーキテクチャを用いたMRI画像の自動前立腺領域分割モデルの比較
- Authors: Pablo Cesar Quihui-Rubio and Gilberto Ochoa-Ruiz and Miguel
Gonzalez-Mendoza and Gerardo Rodriguez-Hernandez and Christian Mata
- Abstract要約: 前立腺がんは世界で6番目に大きな死因である。
現在、腫瘍組織を含む関心領域(ROI)のセグメンテーションを専門医が手動で行う。
いくつかの研究は、磁気共鳴画像からROIの特徴を自動的に区分けし抽出するという課題に取り組んできた。
この研究で、6つのディープラーニングモデルを訓練し、ディジョン中央病院とカタルーニャ大学ポリテシカ校から取得したMRI画像のデータセットを用いて分析した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9786690381850356
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Prostate cancer is the second-most frequently diagnosed cancer and the sixth
leading cause of cancer death in males worldwide. The main problem that
specialists face during the diagnosis of prostate cancer is the localization of
Regions of Interest (ROI) containing a tumor tissue. Currently, the
segmentation of this ROI in most cases is carried out manually by expert
doctors, but the procedure is plagued with low detection rates (of about
27-44%) or overdiagnosis in some patients. Therefore, several research works
have tackled the challenge of automatically segmenting and extracting features
of the ROI from magnetic resonance images, as this process can greatly
facilitate many diagnostic and therapeutic applications. However, the lack of
clear prostate boundaries, the heterogeneity inherent to the prostate tissue,
and the variety of prostate shapes makes this process very difficult to
automate.In this work, six deep learning models were trained and analyzed with
a dataset of MRI images obtained from the Centre Hospitalaire de Dijon and
Universitat Politecnica de Catalunya. We carried out a comparison of multiple
deep learning models (i.e. U-Net, Attention U-Net, Dense-UNet, Attention
Dense-UNet, R2U-Net, and Attention R2U-Net) using categorical cross-entropy
loss function. The analysis was performed using three metrics commonly used for
image segmentation: Dice score, Jaccard index, and mean squared error. The
model that give us the best result segmenting all the zones was R2U-Net, which
achieved 0.869, 0.782, and 0.00013 for Dice, Jaccard and mean squared error,
respectively.
- Abstract（参考訳）: 前立腺がんは、世界で2番目に頻繁に診断されるがんであり、世界でも6番目に多い死因である。
前立腺癌の診断において専門医が直面する主な問題は、腫瘍組織を含む関心領域(ROI)の局在である。
現在、このROIのセグメンテーションは専門医が手動で行うことが多いが、一部の患者では低検出率(約27-44%)または過剰診断に悩まされている。
そのため、磁気共鳴画像からROIの特徴を自動的に抽出するという課題にいくつかの研究が取り組んでおり、このプロセスは多くの診断や治療の応用を大いに促進することができる。
しかし、明確な前立腺境界の欠如、前立腺組織に内在する異質性、前立腺形状の多様性により、このプロセスは自動化が極めて困難であり、本研究では6つのディープラーニングモデルを、中央病院長のde dijonとカタルーニャ大学のpolitecnica de catalunyaから得られたmri画像のデータセットを用いて訓練し、分析した。
分類的クロスエントロピー損失関数を用いた複数のディープラーニングモデル(U-Net, Attention U-Net, Dense-UNet, Attention Dense-UNet, R2U-Net, Attention R2U-Net)の比較を行った。
この分析はDice score, Jaccard index, 平均2乗誤差の3つの指標を用いて行った。
すべてのゾーンを最もよく区切るモデルがr2u-netで、それぞれ0.869、0.0782、0.000013をdice、jaccard、平均2乗誤差で達成した。
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