論文の概要: Ensemble Methods for Multi-Organ Segmentation in CT Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17956v1
• Date: Fri, 31 Mar 2023 10:37:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-03 14:23:23.982497
• Title: Ensemble Methods for Multi-Organ Segmentation in CT Series
• Title（参考訳）: ctシリーズにおけるマルチオルガンセグメンテーションのアンサンブル法
• Authors: Leonardo Crespi, Paolo Roncaglioni, Damiano Dei, Ciro Franzese, Nicola Lambri, Daniele Loiacono, Pietro Mancosu, Marta Scorsetti
• Abstract要約: 構成部品の異なる特殊化を生かした多臓器マスクを生成できる3種類の単一臓器モデルのアンサンブルを提示する。 結果は有望であり、効率的なマルチ組織セグメンテーション法を見つけるための解決策であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In the medical images field, semantic segmentation is one of the most important, yet difficult and time-consuming tasks to be performed by physicians. Thanks to the recent advancement in the Deep Learning models regarding Computer Vision, the promise to automate this kind of task is getting more and more realistic. However, many problems are still to be solved, like the scarce availability of data and the difficulty to extend the efficiency of highly specialised models to general scenarios. Organs at risk segmentation for radiotherapy treatment planning falls in this category, as the limited data available negatively affects the possibility to develop general-purpose models; in this work, we focus on the possibility to solve this problem by presenting three types of ensembles of single-organ models able to produce multi-organ masks exploiting the different specialisations of their components. The results obtained are promising and prove that this is a possible solution to finding efficient multi-organ segmentation methods.
• Abstract（参考訳）: 医療画像の分野では、セマンティックセグメンテーションは、医師が行う最も重要で、しかし、困難で、時間を要するタスクの1つである。 コンピュータビジョンに関するディープラーニングモデルの最近の進歩のおかげで、この種のタスクを自動化できるという約束はますます現実的になりつつある。 しかし、データの可用性の不足や、高度に専門化されたモデルの効率を一般的なシナリオに拡張することの難しさなど、多くの問題がまだ解決されていない。 放射線治療計画のためのリスクセグメンテーションの臓器は、利用可能な限られたデータが汎用モデルの開発可能性に負の影響を及ぼしているため、このカテゴリに分類される。本研究では、コンポーネントの異なる特殊性を生かしたマルチオルガンマスクを作成可能なシングルオルガンモデルの3種類のアンサンブルを提示することにより、この問題を解決する可能性に焦点を当てる。 得られた結果は有望であり、効率的なマルチ有機セグメンテーション法を見つけるための解決策であることを示す。

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