論文の概要: FP-PET: Large Model, Multiple Loss And Focused Practice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12650v1
• Date: Fri, 22 Sep 2023 06:44:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 15:39:35.369127
• Title: FP-PET: Large Model, Multiple Loss And Focused Practice
• Title（参考訳）: FP-PET:大規模モデル、複数損失、集中型プラクティス
• Authors: Yixin Chen, Ourui Fu, Wenrui Shao, Zhaoheng Xie
• Abstract要約: 本研究は,CTおよびPET画像に焦点をあてた医用画像セグメンテーションへの包括的アプローチであるFP-PETを提案する。 この研究は、最先端のセグメンテーション性能を達成するために、STUNet-large、SwinUNETR、VNetなど、さまざまな機械学習モデルを使用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.449900388678701
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study presents FP-PET, a comprehensive approach to medical image segmentation with a focus on CT and PET images. Utilizing a dataset from the AutoPet2023 Challenge, the research employs a variety of machine learning models, including STUNet-large, SwinUNETR, and VNet, to achieve state-of-the-art segmentation performance. The paper introduces an aggregated score that combines multiple evaluation metrics such as Dice score, false positive volume (FPV), and false negative volume (FNV) to provide a holistic measure of model effectiveness. The study also discusses the computational challenges and solutions related to model training, which was conducted on high-performance GPUs. Preprocessing and postprocessing techniques, including gaussian weighting schemes and morphological operations, are explored to further refine the segmentation output. The research offers valuable insights into the challenges and solutions for advanced medical image segmentation.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,CTおよびPET画像に焦点をあてた医用画像セグメンテーションへの包括的アプローチであるFP-PETを提案する。 autopet2023チャレンジのデータセットを利用して、研究はstunet-large、swiinunetr、vnetを含むさまざまな機械学習モデルを使用して、最先端のセグメンテーション性能を達成している。 本稿では,Dice score, false positive volume (FPV), false negative volume (FNV) などの複数の評価指標を組み合わせて,モデルの有効性を総合的に評価する集計スコアを提案する。 また、高性能gpu上で実施したモデルトレーニングに関する計算上の課題と解決策についても論じた。 ガウス重み付けスキームやモルフォロジー演算を含む前処理および後処理技術について検討し,さらにセグメンテーション出力を改良する。 この研究は、高度な医療画像セグメンテーションの課題と解決策に関する貴重な洞察を提供する。

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