Fugu-MT 論文翻訳(概要): A novel GAN-based paradigm for weakly supervised brain tumor segmentation of MR images

論文の概要: A novel GAN-based paradigm for weakly supervised brain tumor segmentation of MR images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05269v1
Date: Thu, 10 Nov 2022 00:04:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-11 15:58:20.299415
Title: A novel GAN-based paradigm for weakly supervised brain tumor segmentation of MR images
Title（参考訳）: MR画像の弱い制御脳腫瘍セグメンテーションのためのGANに基づく新しいパラダイム
Authors: Jay J. Yoo, Khashayar Namdar, Matthias W. Wagner, Liana Nobre, Uri Tabori, Cynthia Hawkins, Birgit B. Ertl-Wagner, Farzad Khalvati
Abstract要約: 医用磁気共鳴(MR)画像における2値画像レベルラベルを用いて,基底的真理アノテーションを使わずに異常を識別する。これらのラベルを用いてバイナリ分類器を訓練し、腫瘍を含まない可能性のある領域を示す種を誘導する。これらの種子は、がん画像を健全な変異に変換する生成敵ネットワーク(GAN)を訓練するために使用される。この方法は、MICCAI脳腫瘍データセット上で、Dice係数の0.7903、0.7868、0.7712を達成するセグメンテーションを生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Segmentation of regions of interest (ROIs) for identifying abnormalities is a leading problem in medical imaging. Using Machine Learning (ML) for this problem generally requires manually annotated ground-truth segmentations, demanding extensive time and resources from radiologists. This work presents a novel weakly supervised approach that utilizes binary image-level labels, which are much simpler to acquire, to effectively segment anomalies in medical Magnetic Resonance (MR) images without ground truth annotations. We train a binary classifier using these labels and use it to derive seeds indicating regions likely and unlikely to contain tumors. These seeds are used to train a generative adversarial network (GAN) that converts cancerous images to healthy variants, which are then used in conjunction with the seeds to train a ML model that generates effective segmentations. This method produces segmentations that achieve Dice coefficients of 0.7903, 0.7868, and 0.7712 on the MICCAI Brain Tumor Segmentation (BraTS) 2020 dataset for the training, validation, and test cohorts respectively. We also propose a weakly supervised means of filtering the segmentations, removing a small subset of poorer segmentations to acquire a large subset of high quality segmentations. The proposed filtering further improves the Dice coefficients to up to 0.8374, 0.8232, and 0.8136 for training, validation, and test, respectively.
Abstract（参考訳）: 異常を識別するための関心領域(ROI)の分離は、医療画像における主要な問題である。機械学習(ml)をこの問題に使用する場合、一般的には手作業でアノテートされた地中セグメンテーションが必要となり、放射線科医から膨大な時間とリソースが要求される。本研究は, 2値画像レベルのラベルをより簡単に取得し, 医用磁気共鳴(MR)画像の異常を地上の真理アノテーションなしで効果的に識別する手法を提案する。これらのラベルを用いてバイナリ分類器を訓練し、腫瘍を含まない可能性のある領域を示す種を誘導する。これらの種は、ガン画像から健康な変異体に変換するgan(generative adversarial network)を訓練するために使用され、種子と併用して効果的なセグメントを生成するmlモデルを訓練する。この方法は、トレーニング、検証、テストコホートのためのMICCAI Brain tumor Segmentation (BraTS) 2020データセット上で、Dice係数の0.7903、0.7868、0.7712を達成するセグメンテーションを生成する。また,セグメント化をフィルタリングし,より貧弱なセグメント化の小さなサブセットを除去し,高品質セグメント化の大きなサブセットを取得する弱教師付き手法を提案する。提案したフィルタリングにより,Dice係数は最大0.8374,0.8232,0.8136まで向上する。

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