論文の概要: Multi-dimension unified Swin Transformer for 3D Lesion Segmentation in Multiple Anatomical Locations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01823v1
• Date: Mon, 4 Sep 2023 21:24:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 17:13:57.342041
• Title: Multi-dimension unified Swin Transformer for 3D Lesion Segmentation in Multiple Anatomical Locations
• Title（参考訳）: 複数の解剖学的位置における3次元病変分割のための多次元統一スウィントランス
• Authors: Shaoyan Pan, Yiqiao Liu, Sarah Halek, Michal Tomaszewski, Shubing Wang, Richard Baumgartner, Jianda Yuan, Gregory Goldmacher, Antong Chen
• Abstract要約: 3次元病変分割のためのMDU-ST(multi-dimension unified Swin transformer)と呼ばれる新しいモデルを提案する。 ネットワークの性能はDice similarity coefficient(DSC)とHausdorff distance(HD)で内部の3D病変データセットを用いて評価される。 提案手法は, 放射線学および腫瘍成長モデル研究を支援するために, 自動3次元病変セグメンテーションを行うために用いられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7413461132662074
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In oncology research, accurate 3D segmentation of lesions from CT scans is essential for the modeling of lesion growth kinetics. However, following the RECIST criteria, radiologists routinely only delineate each lesion on the axial slice showing the largest transverse area, and delineate a small number of lesions in 3D for research purposes. As a result, we have plenty of unlabeled 3D volumes and labeled 2D images, and scarce labeled 3D volumes, which makes training a deep-learning 3D segmentation model a challenging task. In this work, we propose a novel model, denoted a multi-dimension unified Swin transformer (MDU-ST), for 3D lesion segmentation. The MDU-ST consists of a Shifted-window transformer (Swin-transformer) encoder and a convolutional neural network (CNN) decoder, allowing it to adapt to 2D and 3D inputs and learn the corresponding semantic information in the same encoder. Based on this model, we introduce a three-stage framework: 1) leveraging large amount of unlabeled 3D lesion volumes through self-supervised pretext tasks to learn the underlying pattern of lesion anatomy in the Swin-transformer encoder; 2) fine-tune the Swin-transformer encoder to perform 2D lesion segmentation with 2D RECIST slices to learn slice-level segmentation information; 3) further fine-tune the Swin-transformer encoder to perform 3D lesion segmentation with labeled 3D volumes. The network's performance is evaluated by the Dice similarity coefficient (DSC) and Hausdorff distance (HD) using an internal 3D lesion dataset with 593 lesions extracted from multiple anatomical locations. The proposed MDU-ST demonstrates significant improvement over the competing models. The proposed method can be used to conduct automated 3D lesion segmentation to assist radiomics and tumor growth modeling studies. This paper has been accepted by the IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2023.
• Abstract（参考訳）: 腫瘍学研究において,CTスキャンによる病変の正確な3次元分割は,病変成長動態のモデル化に不可欠である。 しかし, 腹直筋の基準に従って, 放射線科医は横方向面積が最も大きい軸方向のスライス上の各病変のみを定位し, 研究目的では, 少数の病変を3dで定位する。 その結果、ラベル付き3Dボリュームやラベル付き2Dイメージ、ラベル付き3Dボリュームが不足しているため、ディープラーニング3Dセグメンテーションモデルのトレーニングが困難な課題となっている。 本研究では,MDU-ST(Multi-dimension unified Swin transformer)と呼ばれる3次元病変分割のための新しいモデルを提案する。 MDU-STは、シフトウインドウ変換器(Swin-transformer)エンコーダと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)デコーダからなり、2Dおよび3D入力に適応し、対応する意味情報を同じエンコーダで学習することができる。 このモデルに基づいて、3段階のフレームワークを紹介します。 1)Swin-transformerエンコーダの病変解剖パターンを学習するために,自己教師型プレテキストタスクを通じて大量のラベルのない3D病変量を活用する。 2) スライスレベルセグメンテーション情報を学ぶために,スウィントランスフォーマエンコーダを細調整して,2次元直腸スライスを用いた2次元病変セグメンテーションを行う。 3)さらにスウィントランスフォーマエンコーダを微調整し,ラベル付き3dボリュームで3d病変分割を行う。 ネットワークの性能はDice similarity coefficient(DSC)とHausdorff distance(HD)で評価され,複数の解剖学的位置から593個の病変を抽出した内部3D病変データセットを用いて評価した。 提案したMDU-STは、競合するモデルよりも大幅に改善されている。 提案手法は, 放射線治療および腫瘍増殖モデル研究を支援するために, 自動3次元病変分画を行うことができる。 この論文は、IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2023で受け入れられている。

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