論文の概要: ReFuSeg: Regularized Multi-Modal Fusion for Precise Brain Tumour Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13883v1
• Date: Sat, 26 Aug 2023 13:41:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 18:27:26.840231
• Title: ReFuSeg: Regularized Multi-Modal Fusion for Precise Brain Tumour Segmentation
• Title（参考訳）: refuseg : 精密脳腫瘍セグメンテーションのための正則化マルチモーダル核融合
• Authors: Aditya Kasliwal, Sankarshanaa Sagaram, Laven Srivastava, Pratinav Seth, Adil Khan
• Abstract要約: 本稿では,4つの異なる画像モダリティからの情報を活用した,脳病変セグメンテーションのための新しいマルチモーダルアプローチを提案する。 提案する正規化モジュールは,これらのシナリオに対して堅牢であり,病変のセグメンテーションの信頼性を保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.967412944432766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semantic segmentation of brain tumours is a fundamental task in medical image analysis that can help clinicians in diagnosing the patient and tracking the progression of any malignant entities. Accurate segmentation of brain lesions is essential for medical diagnosis and treatment planning. However, failure to acquire specific MRI imaging modalities can prevent applications from operating in critical situations, raising concerns about their reliability and overall trustworthiness. This paper presents a novel multi-modal approach for brain lesion segmentation that leverages information from four distinct imaging modalities while being robust to real-world scenarios of missing modalities, such as T1, T1c, T2, and FLAIR MRI of brains. Our proposed method can help address the challenges posed by artifacts in medical imagery due to data acquisition errors (such as patient motion) or a reconstruction algorithm's inability to represent the anatomy while ensuring a trade-off in accuracy. Our proposed regularization module makes it robust to these scenarios and ensures the reliability of lesion segmentation.
• Abstract（参考訳）: 脳腫瘍のセマンティクスセグメンテーションは、臨床医が患者を診断し、悪性疾患の進行を追跡するのに役立つ医療画像解析の基本的なタスクである。 脳病変の正確なセグメンテーションは、診断と治療計画に不可欠である。 しかし、特定のMRI画像モダリティの取得に失敗すると、アプリケーションが重要な状況で動作することを防ぐことができ、信頼性と全体的な信頼性に対する懸念が高まる。 そこで本研究では,脳のT1,T1c,T2,FLAIR MRIなどの欠損モードの現実シナリオに対して頑健でありながら,4つの異なる画像モダリティからの情報を活用する,脳病変セグメンテーションのための新しいマルチモーダルアプローチを提案する。 提案手法は,データ取得誤り(患者の動作など)や再構成アルゴリズムが解剖学を表現できないことによる,医用画像のアーティファクトによる課題への対処に有効であり,精度のトレードオフを確保できる。 提案する正規化モジュールはこれらのシナリオに対して堅牢であり,病変のセグメンテーションの信頼性を保証する。

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