論文の概要: Multiclass MRI Brain Tumor Segmentation using 3D Attention-based U-Net
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06203v1
- Date: Wed, 10 May 2023 14:35:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-11 12:44:54.519830
- Title: Multiclass MRI Brain Tumor Segmentation using 3D Attention-based U-Net
- Title（参考訳）: 3D Attention-based U-Net を用いたMRI脳腫瘍手術
- Authors: Maryann M. Gitonga
- Abstract要約: 本稿では,脳腫瘍のマルチリージョンセグメンテーションのための3次元アテンションに基づくU-Netアーキテクチャを提案する。
注意機構は、健康な組織を非強調化し、悪性組織をアクセントすることで、セグメンテーションの精度を向上させる。
- 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: This paper proposes a 3D attention-based U-Net architecture for multi-region
segmentation of brain tumors using a single stacked multi-modal volume created
by combining three non-native MRI volumes. The attention mechanism added to the
decoder side of the U-Net helps to improve segmentation accuracy by
de-emphasizing healthy tissues and accentuating malignant tissues, resulting in
better generalization power and reduced computational resources. The method is
trained and evaluated on the BraTS 2021 Task 1 dataset, and demonstrates
improvement of accuracy over other approaches. My findings suggest that the
proposed approach has potential to enhance brain tumor segmentation using
multi-modal MRI data, contributing to better understanding and diagnosis of
brain diseases. This work highlights the importance of combining multiple
imaging modalities and incorporating attention mechanisms for improved accuracy
in brain tumor segmentation.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,3つの非ネイティブMRIボリュームを組み合わせたマルチモーダルボリュームを用いた脳腫瘍のマルチリージョンセグメンテーションのための3次元アテンションベースU-Netアーキテクチャを提案する。
u-netのデコーダ側に付加された注意機構は、健全な組織を非強調し、悪性組織を強調することにより、セグメンテーション精度を向上させるのに役立つ。
この方法はBraTS 2021 Task 1データセットでトレーニングされ、評価され、他のアプローチよりも精度の向上が示されている。
提案手法は, マルチモーダルMRIデータを用いて脳腫瘍セグメンテーションを増強し, 脳疾患の理解と診断に寄与する可能性が示唆された。
本研究は,複数の画像モードを組み合わせること,脳腫瘍の分節精度を向上させるための注意機構を組み込むことの重要性を強調する。
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