論文の概要: Automated ensemble method for pediatric brain tumor segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07212v2
- Date: Fri, 15 Mar 2024 01:13:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 07:32:15.640507
- Title: Automated ensemble method for pediatric brain tumor segmentation
- Title（参考訳）: 小児脳腫瘍分節の自動アンサンブル法
- 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、さまざまなスキャンプロトコル間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診断精度の向上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. A tumor or its recurrence often needs to be identified in imaging studies and differentiated from normal brain tissue. 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 on unseen validation data and scores of 0.55, 0.70, 0.79 on final testing data for the "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 and monitoring for brain tumors in pediatric brains.
- Abstract（参考訳）: 脳腫瘍は依然として重要な世界的な健康問題であり、診断技術や治療方法の進歩を必要としている。
腫瘍またはその再発はしばしば、画像研究において識別され、正常な脳組織と区別される必要がある。
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 モデルを統合したアンサンブル戦略は、MRI 画像の特定の特徴を捉え、病変の賢明さをもたらす様々な側面をモデル化し、未確認の検証データでは Dice スコアが 0.52, 0.72, 0.78 となり、それぞれ "enhancing tumor" と "tumor core" と "whole tumor" ラベルの最終的なテストデータでは 0.55, 0.70, 0.79 となる。
画像比較により, 正確な腫瘍領域被覆において, アンサンブル法が優れていることが確認された。
その結果、この高度なアンサンブルアプローチは、個々のモデルの独特な強みの上に構築され、診断精度を向上し、小児脳の脳腫瘍の効果的な治療計画とモニタリングを行うための有望な可能性をもたらすことが示唆された。
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