論文の概要: Lung nodules segmentation from CT with DeepHealth toolkit
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00641v1
- Date: Mon, 1 Aug 2022 06:54:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-02 14:33:17.028448
- Title: Lung nodules segmentation from CT with DeepHealth toolkit
- Title(参考訳): DeepHealth Toolkit を用いたCT肺結節分割術
- Authors: Hafiza Ayesha Hoor Chaudhry and Riccardo Renzulli and Daniele Perlo
and Francesca Santinelli and Stefano Tibaldi and Carmen Cristiano and Marco
Grosso and Attilio Fiandrotti and Maurizio Lucenteforte and Davide Cavagnino
- Abstract要約: 本研究の目的は,PyECVLおよびPyEDDLライブラリを含むDeephealthツールキットが肺結節を正確に分節できることを実証することであった。
以上の結果から, 肺結節の広範囲にわたる精密な分節化と, 従来の検出法よりも精度がよいことが示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.980270783615686
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The accurate and consistent border segmentation plays an important role in
the tumor volume estimation and its treatment in the field of Medical Image
Segmentation. Globally, Lung cancer is one of the leading causes of death and
the early detection of lung nodules is essential for the early cancer diagnosis
and survival rate of patients. The goal of this study was to demonstrate the
feasibility of Deephealth toolkit including PyECVL and PyEDDL libraries to
precisely segment lung nodules. Experiments for lung nodules segmentation has
been carried out on UniToChest using PyECVL and PyEDDL, for data pre-processing
as well as neural network training. The results depict accurate segmentation of
lung nodules across a wide diameter range and better accuracy over a
traditional detection approach. The datasets and the code used in this paper
are publicly available as a baseline reference.
- Abstract(参考訳): 正確かつ一貫した境界分割は、腫瘍体積推定と医療画像分割の分野における治療において重要な役割を担っている。
世界中で、肺がんは死の主要な原因の1つであり、肺結節の早期発見は、患者の早期のがん診断と生存率に不可欠である。
本研究の目的は,PyECVLおよびPyEDDLライブラリを含むDeephealthツールキットが肺結節を正確に分節できることを実証することであった。
PyECVLとPyEDDLを併用したUniToChestにおける肺結節分節法の実験を行った。
以上の結果より,肺結節の径範囲が広く,従来の検出法よりも精度が向上した。
本論文で使用されるデータセットとコードは,ベースライン参照として公開されている。
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