論文の概要: nnDetection for Intracranial Aneurysms Detection and Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13398v1
• Date: Mon, 22 May 2023 18:18:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 21:08:13.800638
• Title: nnDetection for Intracranial Aneurysms Detection and Localization
• Title（参考訳）: 頭蓋内動脈瘤の検出と局在に対するnn検出法
• Authors: Maysam Orouskhani, Negar Firoozeh, Shaojun Xia, Mahmud Mossa-Basha, Chengcheng Zhu
• Abstract要約: 頭蓋内動脈瘤は一般的に発生し、生命を脅かす状態であり、人口の約3.2%に影響を及ぼす。 本研究では,脳動脈瘤の3次元座標を効果的に検出・ローカライズするために,3次元医用物体検出に特化して設計された自己設定フレームワークであるnnDetectionフレームワークを用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7998963147546148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Intracranial aneurysms are a commonly occurring and life-threatening condition, affecting approximately 3.2% of the general population. Consequently, detecting these aneurysms plays a crucial role in their management. Lesion detection involves the simultaneous localization and categorization of abnormalities within medical images. In this study, we employed the nnDetection framework, a self-configuring framework specifically designed for 3D medical object detection, to detect and localize the 3D coordinates of aneurysms effectively. To capture and extract diverse features associated with aneurysms, we utilized TOF-MRA and structural MRI, both obtained from the ADAM dataset. The performance of our proposed deep learning model was assessed through the utilization of free-response receiver operative characteristics for evaluation purposes. The model's weights and 3D prediction of the bounding box of TOF-MRA are publicly available at https://github.com/orouskhani/AneurysmDetection.
• Abstract（参考訳）: 頭蓋内動脈瘤は一般的に発生し、生命を脅かす状態であり、人口の約3.2%に影響を及ぼす。 その結果、これらの動脈瘤の検出は、その管理において重要な役割を担っている。 病変検出には、医療画像内の異常の同時局在と分類が含まれる。 本研究では,脳動脈瘤の3次元座標を効果的に検出・ローカライズするための3次元医用物体検出のための自己設定フレームワークであるnnDetectionフレームワークを用いた。 動脈瘤に関連する多様な特徴を抽出するために,ADAMデータセットから得られたTOF-MRAと構造MRIを用いた。 提案する深層学習モデルの性能を,自由応答受信機の操作特性を評価目的に活用して評価した。 TOF-MRAの重みと3D予測はhttps://github.com/orouskhani/AneurysmDetectionで公開されている。

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