論文の概要: A data-centric deep learning approach to airway segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00008v1
- Date: Sat, 29 Jul 2023 14:51:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-02 16:48:46.961494
- Title: A data-centric deep learning approach to airway segmentation
- Title(参考訳): データ中心型深層学習による気道セグメンテーション
- Authors: Wing Keung Cheung, Ashkan Pakzad, Nesrin Mogulkoc, Sarah Needleman,
Bojidar Rangelov, Eyjolfur Gudmundsson, An Zhao, Mariam Abbas, Davina
McLaverty, Dimitrios Asimakopoulos, Robert Chapman, Recep Savas, Sam M Janes,
Yipeng Hu, Daniel C. Alexander, John R Hurst, Joseph Jacob
- Abstract要約: 気道のセグメンテーションは 気道全体の輪郭を作るのに 重要な役割を担っています
本研究では,気道木を分割するデータ中心の深層学習手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.658075099960141
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The morphology and distribution of airway tree abnormalities enables
diagnosis and disease characterisation across a variety of chronic respiratory
conditions. In this regard, airway segmentation plays a critical role in the
production of the outline of the entire airway tree to enable estimation of
disease extent and severity. In this study, we propose a data-centric deep
learning technique to segment the airway tree. The proposed technique utilises
interpolation and image split to improve data usefulness and quality. Then, an
ensemble learning strategy is implemented to aggregate the segmented airway
trees at different scales. In terms of segmentation performance (dice
similarity coefficient), our method outperforms the baseline model by 2.5% on
average when a combined loss is used. Further, our proposed technique has a low
GPU usage and high flexibility enabling it to be deployed on any 2D deep
learning model.
- Abstract(参考訳): 気道樹木の異常の形態と分布は、様々な慢性呼吸器疾患の診断と疾患の特徴化を可能にする。
この点において,気道分断は気道全体の輪郭形成において重要な役割を担い,病気の程度と重症度の推定を可能にする。
本研究では,気道木を分割するデータ中心の深層学習手法を提案する。
提案手法は補間と画像分割を利用してデータの有用性と品質を向上させる。
そして、異なる規模でセグメント化された気道木を集約するアンサンブル学習戦略を実行する。
セグメンテーション性能(dice類似度係数)の観点からは,複合損失を用いた場合のベースラインモデルの平均を2.5%上回っている。
さらに,提案手法はGPU使用率が低く,柔軟性も高く,任意の2次元ディープラーニングモデルにデプロイ可能である。
関連論文リスト
- AeroPath: An airway segmentation benchmark dataset with challenging
pathology [0.0]
肺気腫から大きな腫瘍まで,27枚のCT画像からなる新しいベンチマークデータセット(AeroPath)を導入する。
本稿では,自動気道セグメンテーションのためのマルチスケール核融合設計について述べる。ATM'22データセットでトレーニングし,AeroPathデータセットでテストし,競合するオープンソース手法に対してさらに評価した。
その結果,AeroPath データセットに含まれる全患者に対して,提案したアーキテクチャが位相的に正しいセグメンテーションを予測できた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T10:41:42Z) - Learnable Weight Initialization for Volumetric Medical Image
Segmentation [54.1807206010136]
本稿では,学習可能な重みに基づくハイブリッド医療画像セグメンテーション手法を提案する。
我々のアプローチはどんなハイブリッドモデルにも簡単に統合でき、外部のトレーニングデータを必要としない。
多臓器・肺がんセグメンテーションタスクの実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-15T17:55:05Z) - Differentiable Topology-Preserved Distance Transform for Pulmonary
Airway Segmentation [34.22415353209505]
気道セグメンテーションの性能を向上させるために, 位相保存距離変換(DTPDT)フレームワークを提案する。
The Topology-Preserved Surrogate (TPS) learning strategy was first proposed to balance the training progress within-class distribution。
The Convolutional Distance Transform (CDT) is designed to identify the breakage phenomenon with superior sensitivity and minimize the variation of the distance map between the prediction and ground-truth。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-17T15:47:01Z) - Fuzzy Attention Neural Network to Tackle Discontinuity in Airway
Segmentation [67.19443246236048]
気道セグメンテーションは肺疾患の検査、診断、予後に重要である。
いくつかの小型の気道支線(気管支や終端など)は自動セグメンテーションの難しさを著しく増す。
本稿では,新しいファジィアテンションニューラルネットワークと包括的損失関数を備える,気道セグメンテーションの効率的な手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-05T16:38:13Z) - PCA: Semi-supervised Segmentation with Patch Confidence Adversarial
Training [52.895952593202054]
医用画像セグメンテーションのためのPatch Confidence Adrial Training (PCA) と呼ばれる半教師付き対向法を提案する。
PCAは各パッチの画素構造とコンテキスト情報を学習し、十分な勾配フィードバックを得る。
本手法は, 医用画像のセグメンテーションにおいて, 最先端の半教師付き手法より優れており, その有効性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-24T07:45:47Z) - MS Lesion Segmentation: Revisiting Weighting Mechanisms for Federated
Learning [92.91544082745196]
フェデレートラーニング(FL)は医用画像解析に広く用いられている。
FLのパフォーマンスは、多発性硬化症(MS)病変セグメンテーションタスクに制限される。
2つの効果的な再重み付け機構によるFLMS病変分割フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-03T14:06:03Z) - Improving Classification Model Performance on Chest X-Rays through Lung
Segmentation [63.45024974079371]
本稿では, セグメンテーションによる異常胸部X線(CXR)識別性能を向上させるための深層学習手法を提案する。
提案手法は,CXR画像中の肺領域を局所化するための深層ニューラルネットワーク(XLSor)と,大規模CXRデータセットで事前学習した自己教師あり運動量コントラスト(MoCo)モデルのバックボーンを用いたCXR分類モデルである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-22T15:24:06Z) - Automatic airway segmentation from Computed Tomography using robust and
efficient 3-D convolutional neural networks [0.0]
胸部CTにおける全自動およびエンドツーエンド最適化気道分割法を提案する。
シンプルで低メモリの3D U-Netをバックボーンとして使用し、大規模な3Dイメージパッチを処理できます。
本手法は誤検出の少ない高度に完全な気道木を抽出できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-30T13:21:02Z) - Boosting Segmentation Performance across datasets using histogram
specification with application to pelvic bone segmentation [1.3750624267664155]
限られたデータで訓練されたネットワークの性能を高めるために,画像のトーン分布の変調と深層学習に基づく手法を提案する。
セグメンテーションタスクは、拡張BCE-IoU損失関数を使用して最適化されたEfficientNet-B0バックボーンを備えたU-Net構成を使用します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-26T23:48:40Z) - An Uncertainty-Driven GCN Refinement Strategy for Organ Segmentation [53.425900196763756]
本研究では,不確実性解析とグラフ畳み込みネットワークに基づくセグメンテーション改善手法を提案する。
半教師付きグラフ学習問題を定式化するために、特定の入力ボリュームにおける畳み込みネットワークの不確実性レベルを用いる。
本手法は膵臓で1%,脾臓で2%向上し,最先端のCRF改善法よりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-06T18:55:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。