論文の概要: Medical Image Analysis using Deep Relational Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16099v1
• Date: Tue, 28 Mar 2023 16:10:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 14:32:29.938551
• Title: Medical Image Analysis using Deep Relational Learning
• Title（参考訳）: 深い関係学習を用いた医用画像解析
• Authors: Zhihua Liu
• Abstract要約: 医用画像セグメンテーションを行うために,特徴間の暗黙的関係情報を効果的にモデル化するコンテキスト対応完全畳み込みネットワークを提案する。 そこで我々は,隣接するフレーム間の空間的関係を学習し,正確な医用画像モザイクを実現するために,新しい階層的ホモグラフィー推定ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8465474345655504
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the past ten years, with the help of deep learning, especially the rapid development of deep neural networks, medical image analysis has made remarkable progress. However, how to effectively use the relational information between various tissues or organs in medical images is still a very challenging problem, and it has not been fully studied. In this thesis, we propose two novel solutions to this problem based on deep relational learning. First, we propose a context-aware fully convolutional network that effectively models implicit relation information between features to perform medical image segmentation. The network achieves the state-of-the-art segmentation results on the Multi Modal Brain Tumor Segmentation 2017 (BraTS2017) and Multi Modal Brain Tumor Segmentation 2018 (BraTS2018) data sets. Subsequently, we propose a new hierarchical homography estimation network to achieve accurate medical image mosaicing by learning the explicit spatial relationship between adjacent frames. We use the UCL Fetoscopy Placenta dataset to conduct experiments and our hierarchical homography estimation network outperforms the other state-of-the-art mosaicing methods while generating robust and meaningful mosaicing result on unseen frames.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、深層学習の助け、特に深層ニューラルネットワークの急速な発展により、医用画像解析は目覚ましい進歩を遂げた。 しかし、医療画像における各種組織や臓器間の関係情報を効果的に利用する方法は、まだ非常に難しい課題であり、十分に研究されていない。 本稿では,深い関係学習に基づく2つの新しい解法を提案する。 まず,特徴間の暗黙的関係情報を効果的にモデル化し,医用画像分割を行うコンテキスト対応完全畳み込みネットワークを提案する。 このネットワークは、Multi Modal Brain tumor Segmentation 2017 (BraTS2017)とMulti Modal Brain tumor Segmentation 2018 (BraTS2018)データセットの最先端のセグメンテーション結果を達成する。 次に,隣接するフレーム間の明示的な空間関係を学習し,正確な医用画像モザイクを実現する新しい階層的ホモグラフィ推定ネットワークを提案する。 実験には ucl fetoscopy placenta データセットを使用し,階層的ホモグラフィ推定ネットワークは,未発見のフレーム上で頑健で有意義なモザイク結果を生成しつつ,他の最先端モザイク手法よりも優れる。

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