Fugu-MT 論文翻訳(概要): Ensembled Autoencoder Regularization for Multi-Structure Segmentation for Kidney Cancer Treatment

論文の概要: Ensembled Autoencoder Regularization for Multi-Structure Segmentation for Kidney Cancer Treatment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04007v1
Date: Mon, 8 Aug 2022 09:39:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-09 14:09:08.159447
Title: Ensembled Autoencoder Regularization for Multi-Structure Segmentation for Kidney Cancer Treatment
Title（参考訳）: 腎癌治療のためのマルチストラクタセグメンテーションのためのアンサンブルオートエンコーダ正則化
Authors: David Jozef Hresko, Marek Kurej, Jakub Gazda, Peter Drotar
Abstract要約: 腎, 腫瘍, 静脈, 動脈の分節のための2つの完全畳み込みネットワークのアンサンブルを提案する。 SegResNetアーキテクチャは腫瘍のパフォーマンスを向上し、nnU-Netは腎臓、動脈、静脈のより正確なセグメンテーションを提供した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The kidney cancer is one of the most common cancer types. The treatment frequently include surgical intervention. However, surgery is in this case particularly challenging due to regional anatomical relations. Organ delineation can significantly improve surgical planning and execution. In this contribution, we propose ensemble of two fully convolutional networks for segmentation of kidney, tumor, veins and arteries. While SegResNet architecture achieved better performance on tumor, the nnU-Net provided more precise segmentation for kidneys, arteries and veins. So in our proposed approach we combine these two networks, and further boost the performance by mixup augmentation.
Abstract（参考訳）: 腎臓がんは最も一般的ながんの1つである。治療には外科的介入がしばしば含まれる。しかし,この症例では局所解剖学的関係により手術が特に困難である。臓器郭清は手術の計画と実行を著しく改善する。そこで本研究では,腎,腫瘍,静脈,動脈の2つの完全畳み込みネットワークのアンサンブルを提案する。 SegResNetアーキテクチャは腫瘍のパフォーマンスが向上したが、nnU-Netは腎臓、動脈、静脈のより正確なセグメンテーションを提供した。そこで提案手法では,これらの2つのネットワークを組み合わせ,ミックスアップ拡張により性能をさらに向上させる。

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