Fugu-MT 論文翻訳(概要): Weakly supervised segmentation of intracranial aneurysms using a 3D focal modulation UNet

論文の概要: Weakly supervised segmentation of intracranial aneurysms using a 3D focal modulation UNet

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03001v1
Date: Sun, 6 Aug 2023 03:28:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-08 17:18:31.405756
Title: Weakly supervised segmentation of intracranial aneurysms using a 3D focal modulation UNet
Title（参考訳）: 3次元局所変調UNetを用いた頭蓋内大動脈瘤の弱制御セグメンテーション
Authors: Amirhossein Rasoulian, Soorena Salari, Yiming Xiao
Abstract要約: 頭蓋内動脈瘤(UIAs)は脳血管障害のリスク評価と治療決定に不可欠である。 3次元磁気共鳴血管造影(MRA)による大動脈瘤の2次元手技による評価は、準最適であり、時間を要する。本稿では,FocalSegNetと呼ばれる新しい3次元焦点変調UNetと条件付きランダムフィールド(CRF)後処理を提案し,Diceスコアが0.68、Hausdorff距離が95%である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0026496861838445
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Accurate identification and quantification of unruptured intracranial aneurysms (UIAs) are essential for the risk assessment and treatment decisions of this cerebrovascular disorder. Current assessment based on 2D manual measures of aneurysms on 3D magnetic resonance angiography (MRA) is sub-optimal and time-consuming. Automatic 3D measures can significantly benefit the clinical workflow and treatment outcomes. However, one major issue in medical image segmentation is the need for large well-annotated data, which can be expensive to obtain. Techniques that mitigate the requirement, such as weakly supervised learning with coarse labels are highly desirable. In this paper, we leverage coarse labels of UIAs from time-of-flight MRAs to obtain refined UIAs segmentation using a novel 3D focal modulation UNet, called FocalSegNet and conditional random field (CRF) postprocessing, with a Dice score of 0.68 and 95% Hausdorff distance of 0.95 mm. We evaluated the performance of the proposed algorithms against the state-of-the-art 3D UNet and Swin-UNETR, and demonstrated the superiority of the proposed FocalSegNet and the benefit of focal modulation for the task.
Abstract（参考訳）: 脳血管障害のリスク評価と治療決定には,未破裂脳動脈瘤(UIAs)の正確な同定と定量化が不可欠である。 3次元磁気共鳴血管造影(MRA)による大動脈瘤の2次元手技による評価は準最適で時間を要する。自動3D計測は、臨床ワークフローと治療結果に大きな恩恵をもたらす。しかし、医用画像セグメンテーションにおける大きな問題の1つは、大量の注釈付きデータが必要であることである。粗いラベルを用いた弱い教師付き学習などの要件を緩和する技術は非常に望ましい。本稿では,FocalSegNet(FocalSegNet)と呼ばれる新しい3次元焦点変調UNetと条件付き乱数場(CRF)後処理によるUIAの粗いラベルを取得し,Diceスコアが0.68、Hausdorff距離が95%である。本研究では,最先端の3d unet と swin-unetr に対する提案アルゴリズムの性能を評価し,提案するfocalsegnetの優位性とタスクに対する焦点変調の利点を実証した。

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