論文の概要: Assessing the performance of deep learning-based models for prostate cancer segmentation using uncertainty scores

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04653v1
• Date: Wed, 9 Aug 2023 01:38:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 15:32:42.777014
• Title: Assessing the performance of deep learning-based models for prostate cancer segmentation using uncertainty scores
• Title（参考訳）: 不確実性スコアを用いた前立腺癌セグメンテーションにおけるディープラーニングモデルの性能評価
• Authors: Pablo Cesar Quihui-Rubio and Daniel Flores-Araiza and Gilberto Ochoa-Ruiz and Miguel Gonzalez-Mendoza and Christian Mata
• Abstract要約: 目的は前立腺がんの検出と診断のワークフローを改善することである。 最高性能モデルはアテンション R2U-Net で、連合(IoU)の平均インターセクションは76.3%、Dice similarity Coefficient(DSC)は全ゾーンのセグメンテーションの85%を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study focuses on comparing deep learning methods for the segmentation and quantification of uncertainty in prostate segmentation from MRI images. The aim is to improve the workflow of prostate cancer detection and diagnosis. Seven different U-Net-based architectures, augmented with Monte-Carlo dropout, are evaluated for automatic segmentation of the central zone, peripheral zone, transition zone, and tumor, with uncertainty estimation. The top-performing model in this study is the Attention R2U-Net, achieving a mean Intersection over Union (IoU) of 76.3% and Dice Similarity Coefficient (DSC) of 85% for segmenting all zones. Additionally, Attention R2U-Net exhibits the lowest uncertainty values, particularly in the boundaries of the transition zone and tumor, when compared to the other models.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,MRI画像から前立腺のセグメンテーションにおけるセグメンテーションと定量化の深層学習手法の比較に焦点を当てた。 目的は前立腺がんの検出と診断のワークフローを改善することである。 モンテカルロドロップアウトを付加した7種類のu-netベースのアーキテクチャを用いて, 中心領域, 周辺ゾーン, 遷移ゾーン, 腫瘍の自動分割と不確かさの推定を行った。 本研究におけるトップパフォーマンスモデルである注意r2u-netは,76.3%の結合平均交叉係数 (iou) と85%のdice類似度係数 (dsc) を達成する。 さらに、注意r2u-netは、他のモデルと比較して、遷移ゾーンと腫瘍の境界において、最も低い不確かさを示す。

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