論文の概要: Uncertainty-Aware Multi-Parametric Magnetic Resonance Image Information Fusion for 3D Object Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08783v1
• Date: Wed, 16 Nov 2022 09:16:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 14:47:39.947384
• Title: Uncertainty-Aware Multi-Parametric Magnetic Resonance Image Information Fusion for 3D Object Segmentation
• Title（参考訳）: 不確実性を考慮した3次元物体分割のためのマルチパラメトリック磁気共鳴画像情報融合
• Authors: Cheng Li, Yousuf Babiker M. Osman, Weijian Huang, Zhenzhen Xue, Hua Han, Hairong Zheng, Shanshan Wang
• Abstract要約: 拡張された3次元画像セグメンテーションのための情報を完全に活用するために,不確実性を考慮したマルチパラメトリックMR画像特徴融合法を提案する。 提案手法は,既存モデルと比較してセグメンテーション性能が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.361668672097753
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multi-parametric magnetic resonance (MR) imaging is an indispensable tool in the clinic. Consequently, automatic volume-of-interest segmentation based on multi-parametric MR imaging is crucial for computer-aided disease diagnosis, treatment planning, and prognosis monitoring. Despite the extensive studies conducted in deep learning-based medical image analysis, further investigations are still required to effectively exploit the information provided by different imaging parameters. How to fuse the information is a key question in this field. Here, we propose an uncertainty-aware multi-parametric MR image feature fusion method to fully exploit the information for enhanced 3D image segmentation. Uncertainties in the independent predictions of individual modalities are utilized to guide the fusion of multi-modal image features. Extensive experiments on two datasets, one for brain tissue segmentation and the other for abdominal multi-organ segmentation, have been conducted, and our proposed method achieves better segmentation performance when compared to existing models.
• Abstract（参考訳）: マルチパラメトリック磁気共鳴(mr)画像は臨床で必須のツールである。 その結果,多パラメータMR画像を用いた自動ボリューム分割は,コンピュータ支援疾患診断,治療計画,予後モニタリングに重要である。 深層学習に基づく医用画像解析における広範な研究にもかかわらず、異なる画像パラメータによる情報を有効に活用するには、さらなる研究が必要である。 どのように情報を融合するかは、この分野の重要な疑問である。 本稿では,3次元画像セグメンテーションのための情報を完全に活用するために,不確実性を考慮したマルチパラメトリックMR画像特徴融合法を提案する。 個々のモダリティの独立予測の不確かさを利用して、マルチモーダル画像特徴の融合を導く。 脳組織セグメンテーション用と腹部多臓器セグメンテーション用という2つのデータセットの広範囲な実験を行い,提案手法は既存のモデルと比較して,より優れたセグメンテーション性能を実現する。

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