Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring Vanilla U-Net for Lesion Segmentation from Whole-body FDG-PET/CT Scans

論文の概要: Exploring Vanilla U-Net for Lesion Segmentation from Whole-body FDG-PET/CT Scans

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07490v1
Date: Fri, 14 Oct 2022 03:37:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-17 17:46:07.689538
Title: Exploring Vanilla U-Net for Lesion Segmentation from Whole-body FDG-PET/CT Scans
Title（参考訳）: 全体FDG-PET/CTスキャンからの病変分割のためのVanilla U-Netの探索
Authors: Jin Ye, Haoyu Wang, Ziyan Huang, Zhongying Deng, Yanzhou Su, Can Tu, Qian Wu, Yuncheng Yang, Meng Wei, Jingqi Niu, and Junjun He
Abstract要約: FDG-PETスキャンは代謝情報のみを提供するため、不規則なグルコース消費を伴う健康な組織や良性疾患はがんと誤認される可能性がある。本稿では,ネットワークアーキテクチャ,データ前処理,データ拡張という3つの側面から,全身FDG-PET/CTスキャンにおける病変分割のためのU-Netの可能性について検討する。本手法は, AutoPET 2022 チャレンジの予備的, 最終的リーダボードにおいて第1位となる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.93163630413171
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Tumor lesion segmentation is one of the most important tasks in medical image analysis. In clinical practice, Fluorodeoxyglucose Positron-Emission Tomography~(FDG-PET) is a widely used technique to identify and quantify metabolically active tumors. However, since FDG-PET scans only provide metabolic information, healthy tissue or benign disease with irregular glucose consumption may be mistaken for cancer. To handle this challenge, PET is commonly combined with Computed Tomography~(CT), with the CT used to obtain the anatomic structure of the patient. The combination of PET-based metabolic and CT-based anatomic information can contribute to better tumor segmentation results. %Computed tomography~(CT) is a popular modality to illustrate the anatomic structure of the patient. The combination of PET and CT is promising to handle this challenge by utilizing metabolic and anatomic information. In this paper, we explore the potential of U-Net for lesion segmentation in whole-body FDG-PET/CT scans from three aspects, including network architecture, data preprocessing, and data augmentation. The experimental results demonstrate that the vanilla U-Net with proper input shape can achieve satisfactory performance. Specifically, our method achieves first place in both preliminary and final leaderboards of the autoPET 2022 challenge. Our code is available at https://github.com/Yejin0111/autoPET2022_Blackbean.
Abstract（参考訳）: 腫瘍病変の分節は医用画像解析において最も重要な課題の1つである。臨床的には、フルオロデオキシグルコースポジトロンエミッショントモグラフィ(fdg-pet)は代謝活性腫瘍の同定と定量に広く用いられている技術である。しかし、FDG-PETスキャンは代謝情報のみを提供するため、不規則なグルコース消費を伴う健康な組織や良性疾患はがんと誤認される可能性がある。この課題に対処するために、PETは一般的にCTと併用され、CTは患者の解剖学的構造を得るのに使用される。 PETをベースとした代謝情報とCTをベースとした解剖情報の組み合わせは,腫瘍のセグメンテーション結果の改善に寄与する。 %computed tomography~(ct)は患者の解剖学的構造を示す一般的な形態である。 PETとCTの組み合わせは代謝情報と解剖情報を利用してこの問題に対処することを約束している。本稿では,ネットワークアーキテクチャ,データ前処理,データ拡張という3つの側面から,全身FDG-PET/CTスキャンにおける病変分割の可能性を検討する。実験の結果,適切な入力形状のバニラu-netは良好な性能が得られることがわかった。具体的には, AutoPET 2022 チャレンジの予備的, 最終的リーダボードにおいて, 本手法が第一位となる。私たちのコードはhttps://github.com/yejin0111/autopet2022_blackbeanで利用可能です。

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