論文の概要: IB-U-Nets: Improving medical image segmentation tasks with 3D Inductive Biased kernels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15949v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 07:12:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 17:08:07.465977
• Title: IB-U-Nets: Improving medical image segmentation tasks with 3D Inductive Biased kernels
• Title（参考訳）: ib-u-nets: 3次元インダクティブバイアスカーネルによる医用画像分割タスクの改善
• Authors: Shrajan Bhandary and Zahra Babaiee and Dejan Kostyszyn and Tobias Fechter and Constantinos Zamboglou and Anca-Ligia Grosu and Radu Grosu
• Abstract要約: IB-U-Netsは脊椎動物の視覚処理にインスパイアされた誘導バイアスを持つ新しいアーキテクチャである。 3D U-Netをベースとして、第2エンコーダブロックに2つの残留成分を付加する。これは誘導バイアスを与え、U-Netが3D画像から解剖学的構造を分割し、堅牢性と精度を高めるのに役立つ。 IB-U-Netsの強靭性と精度は,医用画像解析の典型例のように,特に小データセットにおいて優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.361151913935776
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the success of convolutional neural networks for 3D medical-image segmentation, the architectures currently used are still not robust enough to the protocols of different scanners, and the variety of image properties they produce. Moreover, access to large-scale datasets with annotated regions of interest is scarce, and obtaining good results is thus difficult. To overcome these challenges, we introduce IB-U-Nets, a novel architecture with inductive bias, inspired by the visual processing in vertebrates. With the 3D U-Net as the base, we add two 3D residual components to the second encoder blocks. They provide an inductive bias, helping U-Nets to segment anatomical structures from 3D images with increased robustness and accuracy. We compared IB-U-Nets with state-of-the-art 3D U-Nets on multiple modalities and organs, such as the prostate and spleen, using the same training and testing pipeline, including data processing, augmentation and cross-validation. Our results demonstrate the superior robustness and accuracy of IB-U-Nets, especially on small datasets, as is typically the case in medical-image analysis. IB-U-Nets source code and models are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 3D医療画像のセグメンテーションのための畳み込みニューラルネットワークの成功にもかかわらず、現在使われているアーキテクチャは、異なるスキャナーのプロトコルやそれらが生成するさまざまな画像特性に十分な堅牢性を持っていない。 さらに,注釈付き領域を持つ大規模データセットへのアクセスは困難であり,良好な結果を得ることは困難である。 これらの課題を克服するために,脊椎動物の視覚処理に触発された誘導バイアスを持つ新しいアーキテクチャであるib-u-netsを紹介する。 3D U-Netをベースとして、第2エンコーダブロックに2つの残留成分を付加する。 それらは誘導バイアスを提供し、U-Netsが堅牢性と精度を高めた3D画像から解剖学的構造を分割するのに役立つ。 IB-U-Netsと最先端の3D U-Netsを,データ処理,拡張,クロスバリデーションを含む同一のトレーニングおよびテストパイプラインを用いて,前立腺や脾臓などの複数のモードおよび臓器で比較した。 IB-U-Netsの強靭性と精度は,医用画像解析の典型例のように,特に小データセットにおいて優れていた。 IB-U-Netsのソースコードとモデルが公開されている。

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