論文の概要: Automated Ensemble-Based Segmentation of Pediatric Brain Tumors: A Novel
Approach Using the CBTN-CONNECT-ASNR-MICCAI BraTS-PEDs 2023 Challenge Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07212v1
- Date: Mon, 14 Aug 2023 15:29:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-15 12:48:47.080085
- Title: Automated Ensemble-Based Segmentation of Pediatric Brain Tumors: A Novel
Approach Using the CBTN-CONNECT-ASNR-MICCAI BraTS-PEDs 2023 Challenge Data
- Title(参考訳): CBTN-CONNECT-ASNR-MICCAI BraTS-PEDs 2023 チャレンジデータを用いた小児脳腫瘍のアンサンブル分類
- Authors: Shashidhar Reddy Javaji, Sovesh Mohapatra, Advait Gosai, Gottfried
Schlaug
- Abstract要約: 本研究では,ONet と UNet の修正版を用いた新しいアンサンブル手法を提案する。
データ拡張により、異なるスキャンプロトコル間でモデルの堅牢性と精度が保証される。
以上の結果から,この高度なアンサンブルアプローチは,小児脳腫瘍の診断精度の向上と効果的な治療計画に期待できる可能性が示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Brain tumors remain a critical global health challenge, necessitating
advancements in diagnostic techniques and treatment methodologies. In response
to the growing need for age-specific segmentation models, particularly for
pediatric patients, this study explores the deployment of deep learning
techniques using magnetic resonance imaging (MRI) modalities. By introducing a
novel ensemble approach using ONet and modified versions of UNet, coupled with
innovative loss functions, this study achieves a precise segmentation model for
the BraTS-PEDs 2023 Challenge. Data augmentation, including both single and
composite transformations, ensures model robustness and accuracy across
different scanning protocols. The ensemble strategy, integrating the ONet and
UNet models, shows greater effectiveness in capturing specific features and
modeling diverse aspects of the MRI images which result in lesion_wise dice
scores of 0.52, 0.72 and 0.78 for enhancing tumor, tumor core and whole tumor
labels respectively. Visual comparisons further confirm the superiority of the
ensemble method in accurate tumor region coverage. The results indicate that
this advanced ensemble approach, building upon the unique strengths of
individual models, offers promising prospects for enhanced diagnostic accuracy
and effective treatment planning for brain tumors in pediatric brains.
- Abstract(参考訳): 脳腫瘍は依然として世界的な健康問題であり、診断技術や治療方法論の進歩を必要としている。
年齢別セグメンテーションモデル(特に小児患者)の必要性が高まっている中で,MRIを用いた深層学習技術の展開について検討した。
ONetとUNetの修正版と革新的な損失関数を組み合わせた新しいアンサンブルアプローチを導入することにより、BraTS-PEDs 2023 Challengeの正確なセグメンテーションモデルを実現する。
単一および複合変換を含むデータ拡張は、異なるスキャンプロトコル間でモデルの堅牢性と正確性を保証する。
onetとunetを統合したアンサンブル戦略は、特定の特徴を捉え、mri画像の多様な側面をモデル化し、それぞれ腫瘍、腫瘍コア、および腫瘍ラベルを増強するために、 lesion_wise diceスコアが 0.52, 0.72, 0.78 となる。
視覚的比較により, 腫瘍領域の正確な範囲において, アンサンブル法が優れていることが確認できた。
その結果、この高度なアンサンブルアプローチは、個々のモデルの特異な強みに基づいており、小児脳腫瘍の診断精度の向上と効果的な治療計画に有望な可能性を示している。
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