論文の概要: PriorNet: lesion segmentation in PET-CT including prior tumor appearance
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- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02203v1
- Date: Wed, 5 Oct 2022 12:31:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-06 14:44:47.302537
- Title: PriorNet: lesion segmentation in PET-CT including prior tumor appearance
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- Title（参考訳）: priornet:pet-ctにおける腫瘍出現情報を含む病変分画
- Authors: Simone Bendazzoli and Mehdi Astaraki
- Abstract要約: PET-CT画像における腫瘍病変のセグメンテーション性能を改善するための2段階のアプローチを提案する。
第1ステップは、先行腫瘍情報とみなすPET-CTボリュームから先行腫瘍出現マップを生成する。
標準のU-Netからなる第2ステップは、前回の腫瘍出現マップとPET-CT画像を受け取り、病変マスクを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Tumor segmentation in PET-CT images is challenging due to the dual nature of
the acquired information: low metabolic information in CT and low spatial
resolution in PET. U-Net architecture is the most common and widely recognized
approach when developing a fully automatic image segmentation method in the
medical field. We proposed a two-step approach, aiming to refine and improve
the segmentation performances of tumoral lesions in PET-CT. The first step
generates a prior tumor appearance map from the PET-CT volumes, regarded as
prior tumor information. The second step, consisting of a standard U-Net,
receives the prior tumor appearance map and PET-CT images to generate the
lesion mask. We evaluated the method on the 1014 cases available for the
AutoPET 2022 challenge, and the results showed an average Dice score of 0.701
on the positive cases.
- Abstract（参考訳）: PET-CT画像における腫瘍のセグメンテーションは,CTにおける低代謝情報とPETにおける低空間分解能の2つの性質により困難である。
U-Netアーキテクチャは、医療現場で完全自動画像分割法を開発する際に最も一般的で広く認識されているアプローチである。
PET-CTにおける腫瘍病変のセグメンテーション性能を改善・改善するための2段階のアプローチを提案した。
第1ステップは、先行腫瘍情報とみなすPET-CTボリュームから先行腫瘍出現マップを生成する。
標準のU-Netからなる第2ステップは、腫瘍出現マップとPET-CT画像を受け取り、病変マスクを生成する。
その結果, AutoPET 2022 チャレンジで利用可能な1014症例について, 平均Dice スコアが0.701 であった。
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