Fugu-MT 論文翻訳(概要): Using Large Context for Kidney Multi-Structure Segmentation from CTA Images

論文の概要: Using Large Context for Kidney Multi-Structure Segmentation from CTA Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04525v1
Date: Tue, 9 Aug 2022 03:25:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-10 13:03:16.513742
Title: Using Large Context for Kidney Multi-Structure Segmentation from CTA Images
Title（参考訳）: 大規模コンテキストを用いたCTA画像からのキドニー多構造セグメンテーション
Authors: Weiwei Cao and Yuzhu Cao
Abstract要約: 本稿は,MICCAI 2022 KIPA チャレンジにおける多構造セグメンテーション法の主な技術について概説する。本論文の主な貢献は,大容量のコンテキスト情報処理機能を備えた3次元UNetを設計することである。本手法は,MICCAI 2022 KIPA Chal-lengeオープンテストデータセットで8位,平均8.2。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Accurate and automated segmentation of multi-structure (i.e., kidneys, renal tu-mors, arteries, and veins) from 3D CTA is one of the most important tasks for surgery-based renal cancer treatment (e.g., laparoscopic partial nephrectomy). This paper briefly presents the main technique details of the multi-structure seg-mentation method in MICCAI 2022 KIPA challenge. The main contribution of this paper is that we design the 3D UNet with the large context information cap-turing capability. Our method ranked eighth on the MICCAI 2022 KIPA chal-lenge open testing dataset with a mean position of 8.2. Our code and trained models are publicly available at https://github.com/fengjiejiejiejie/kipa22_nnunet.
Abstract（参考訳）: 手術ベースの腎癌治療(腹腔鏡下部分腎摘出術など)において, 3D CTAからの多施設(腎臓, 腎房, 動脈, 静脈など)の正確な自動分割が最も重要な課題である。本稿は,MICCAI 2022 KIPA チャレンジにおける多構造セグメンテーション法の主な技術について概説する。本論文の主な貢献は,大容量のコンテキスト情報処理機能を備えた3次元UNetを設計することである。本手法は,MICCAI 2022 KIPA Chal-lengeオープンテストデータセットで8位,平均8.2。私たちのコードとトレーニングされたモデルは、https://github.com/fengjiejiejiejie/kipa22_nnunetで公開されている。

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