Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automated Ensemble-Based Segmentation of Adult Brain Tumors: A Novel Approach Using the BraTS AFRICA Challenge Data

論文の概要: Automated Ensemble-Based Segmentation of Adult Brain Tumors: A Novel Approach Using the BraTS AFRICA Challenge Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07214v1
Date: Mon, 14 Aug 2023 15:34:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-15 12:36:29.538228
Title: Automated Ensemble-Based Segmentation of Adult Brain Tumors: A Novel Approach Using the BraTS AFRICA Challenge Data
Title（参考訳）: 成人脳腫瘍のアンサンブル・ベース・セグメンテーションの自動化: BraTS AFRICA Challenge Data を用いた新しいアプローチ
Authors: Chiranjeewee Prasad Koirala, Sovesh Mohapatra, Advait Gosai, Gottfried Schlaug
Abstract要約: 3つのコアアーキテクチャに基づく11種類のユニークなバリエーションからなるアンサンブル手法を提案する。その結果,異なるアーキテクチャを組み合わせるアンサンブルアプローチが単一モデルより優れていることがわかった。これらの結果は、脳腫瘍を正確に分類する上での、調整された深層学習技術の可能性を裏付けるものである。
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, particularly glioblastoma, continue to challenge medical diagnostics and treatments globally. This paper explores the application of deep learning to multi-modality magnetic resonance imaging (MRI) data for enhanced brain tumor segmentation precision in the Sub-Saharan Africa patient population. We introduce an ensemble method that comprises eleven unique variations based on three core architectures: UNet3D, ONet3D, SphereNet3D and modified loss functions. The study emphasizes the need for both age- and population-based segmentation models, to fully account for the complexities in the brain. Our findings reveal that the ensemble approach, combining different architectures, outperforms single models, leading to improved evaluation metrics. Specifically, the results exhibit Dice scores of 0.82, 0.82, and 0.87 for enhancing tumor, tumor core, and whole tumor labels respectively. These results underline the potential of tailored deep learning techniques in precisely segmenting brain tumors and lay groundwork for future work to fine-tune models and assess performance across different brain regions.
Abstract（参考訳）: 脳腫瘍、特にグリオ芽腫は、世界中で診断や治療に挑戦し続けている。本稿では,サブサハラアフリカにおける脳腫瘍の領域分割精度向上のための多モード磁気共鳴画像(MRI)データへのディープラーニングの適用について検討する。 UNet3D, ONet3D, SphereNet3D, 修正損失関数の3つのコアアーキテクチャに基づいて, 11種類のユニークなバリエーションを含むアンサンブル方式を提案する。この研究は、脳の複雑さを完全に説明するために、年齢と人口ベースのセグメンテーションモデルの両方の必要性を強調している。その結果,異なるアーキテクチャを組み合わせるアンサンブルアプローチが単一モデルより優れており,評価基準が向上していることがわかった。具体的には, 腫瘍, 腫瘍コア, 腫瘍ラベルをそれぞれ0.82点, 0.82点, 0.87点のdiceスコアを示した。これらの結果は、脳腫瘍を正確に分類し、将来の研究のために、様々な脳領域にまたがるモデルを微調整し、性能を評価するために、適切な深層学習技術の可能性を示している。

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