論文の概要: A Localization-to-Segmentation Framework for Automatic Tumor Segmentation in Whole-Body PET/CT Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05446v2
• Date: Thu, 14 Sep 2023 14:30:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-15 18:00:03.738465
• Title: A Localization-to-Segmentation Framework for Automatic Tumor Segmentation in Whole-Body PET/CT Images
• Title（参考訳）: 全体PET/CT画像の自動腫瘍分割のための局所分離フレームワーク
• Authors: Linghan Cai, Jianhao Huang, Zihang Zhu, Jinpeng Lu, and Yongbing Zhang
• Abstract要約: 本稿では,腫瘍の正確な分節化のための局在化・分節化フレームワーク(L2SNet)を提案する。 L2SNetは、まず、病変の局所化段階における可能性のある病変を局在させ、次いで、病変の分節フェーズにおけるセグメント化結果を形成するために位置手がかりを使用する。 全身FDG-PET/CTチャレンジデータセットにおけるMII自動病変を用いた実験により,本手法が競争力のある結果を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.0523823243864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fluorodeoxyglucose (FDG) positron emission tomography (PET) combined with computed tomography (CT) is considered the primary solution for detecting some cancers, such as lung cancer and melanoma. Automatic segmentation of tumors in PET/CT images can help reduce doctors' workload, thereby improving diagnostic quality. However, precise tumor segmentation is challenging due to the small size of many tumors and the similarity of high-uptake normal areas to the tumor regions. To address these issues, this paper proposes a localization-to-segmentation framework (L2SNet) for precise tumor segmentation. L2SNet first localizes the possible lesions in the lesion localization phase and then uses the location cues to shape the segmentation results in the lesion segmentation phase. To further improve the segmentation performance of L2SNet, we design an adaptive threshold scheme that takes the segmentation results of the two phases into consideration. The experiments with the MICCAI 2023 Automated Lesion Segmentation in Whole-Body FDG-PET/CT challenge dataset show that our method achieved a competitive result and was ranked in the top 7 methods on the preliminary test set. Our work is available at: https://github.com/MedCAI/L2SNet.
• Abstract（参考訳）: Fluorodeoxyglucose (FDG) positron emission tomography (PET) とCT (Computed tomography) を併用して肺がんや黒色腫などのがんを検出できる主要な解決策と考えられる。 PET/CT画像における腫瘍の自動セグメンテーションは、医師の作業量を減らし、診断品質を向上させる。 しかし,多くの腫瘍が小さかったことと,高集積領域と腫瘍領域との類似性から,腫瘍の精密な分画が困難である。 これらの課題に対処するために, 正確な腫瘍分割のための局在化分割フレームワーク (L2SNet) を提案する。 L2SNetは、まず、病変の局所化段階における可能性のある病変を局在させ、次いで、病変の分節フェーズにおけるセグメント化結果を形成するために位置手がかりを使用する。 L2SNetのセグメンテーション性能をさらに向上するために,2つのフェーズのセグメンテーション結果を考慮した適応しきい値スキームを設計する。 MICCAI 2023 による全体 FDG-PET/CT チャレンジデータセットによる実験の結果,本手法は競争的な結果となり,予備試験セットの上位7手法にランクインした。 私たちの仕事は、https://github.com/medcai/l2snetで利用可能です。

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