論文の概要: Using U-Net Network for Efficient Brain Tumor Segmentation in MRI Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01885v1
• Date: Thu, 3 Nov 2022 15:19:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 14:28:40.870558
• Title: Using U-Net Network for Efficient Brain Tumor Segmentation in MRI Images
• Title（参考訳）: u-netネットワークを用いたmri画像の効率的な脳腫瘍分割
• Authors: Jason Walsh, Alice Othmani, Mayank Jain, and Soumyabrata Dev
• Abstract要約: 本稿では,脳腫瘍セグメンテーションのためのU-Netの軽量実装を提案する。 提案アーキテクチャでは,提案する軽量U-Netをトレーニングするために大量のデータを必要としない。 軽量なU-NetはBITEデータセット上で非常に有望な結果を示し、平均交叉対合同(IoU)は89%に達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3310896118860445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Magnetic Resonance Imaging (MRI) is the most commonly used non-intrusive technique for medical image acquisition. Brain tumor segmentation is the process of algorithmically identifying tumors in brain MRI scans. While many approaches have been proposed in the literature for brain tumor segmentation, this paper proposes a lightweight implementation of U-Net. Apart from providing real-time segmentation of MRI scans, the proposed architecture does not need large amount of data to train the proposed lightweight U-Net. Moreover, no additional data augmentation step is required. The lightweight U-Net shows very promising results on BITE dataset and it achieves a mean intersection-over-union (IoU) of 89% while outperforming the standard benchmark algorithms. Additionally, this work demonstrates an effective use of the three perspective planes, instead of the original three-dimensional volumetric images, for simplified brain tumor segmentation.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴イメージング(MRI)は、医用画像取得において最も一般的に用いられる非侵襲的手法である。 脳腫瘍の分節は、脳mriスキャンで腫瘍をアルゴリズム的に同定するプロセスである。 脳腫瘍セグメンテーションの文献では,多くのアプローチが提案されているが,本論文では,U-Netの軽量実装を提案する。 MRIスキャンのリアルタイムセグメンテーションを提供する以外に、提案した軽量U-Netのトレーニングには大量のデータを必要としない。 さらに、追加のデータ拡張ステップは不要である。 軽量なU-NetはBITEデータセット上で非常に有望な結果を示し、標準ベンチマークアルゴリズムを上回り89%の平均交叉結合(IoU)を達成する。 さらに、本研究では、脳腫瘍の単純な分割のために、元の3次元ボリューム画像の代わりに、3つの視点平面を効果的に利用することを示す。

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