Fugu-MT 論文翻訳(概要): PARSE challenge 2022: Pulmonary Arteries Segmentation using Swin U-Net Transformer(Swin UNETR) and U-Net

論文の概要: PARSE challenge 2022: Pulmonary Arteries Segmentation using Swin U-Net Transformer(Swin UNETR) and U-Net

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09636v1
Date: Sat, 20 Aug 2022 08:49:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-23 14:03:14.003999
Title: PARSE challenge 2022: Pulmonary Arteries Segmentation using Swin U-Net Transformer(Swin UNETR) and U-Net
Title（参考訳）: PARSE Challenge 2022: Swin U-Net Transformer(Swin UNETR)とU-Netを用いた肺動脈セグメンテーション
Authors: Akansh Maurya, Kunal Dashrath Patil, Rohan Padhy, Kalluri Ramakrishna and Ganapathy Krishnamurthi
Abstract要約: 我々は,Swin UNETR と U-Net を用いた深層ニューラルネットワークアーキテクチャを用いて肺動脈をCTスキャンから抽出する手法を提案する。私たちのチームはこの方法でマルチレベルダイススコア84.36パーセントを達成しました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10032961794537368
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this work, we present our proposed method to segment the pulmonary arteries from the CT scans using Swin UNETR and U-Net-based deep neural network architecture. Six models, three models based on Swin UNETR, and three models based on 3D U-net with residual units were ensemble using a weighted average to make the final segmentation masks. Our team achieved a multi-level dice score of 84.36 percent through this method. The code of our work is available on the following link: https://github.com/akansh12/parse2022. This work is part of the MICCAI PARSE 2022 challenge.
Abstract（参考訳）: 本研究では,Swin UNETR と U-Net-based Deep Neural Network Architecture を用いて肺動脈をCTスキャンから抽出する手法を提案する。 6モデル, スウィンunetrをベースとする3モデル, 残留単位を持つ3次元u-netをベースとする3モデル, 重み付け平均を用いて最終セグメンテーションマスクを作製した。私たちのチームはこの方法でマルチレベルダイススコア84.36パーセントを達成した。私たちの作業のコードは以下のリンクで公開されている。この作業はMICCAI PARSE 2022チャレンジの一部である。

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