論文の概要: Advances in Kidney Biopsy Lesion Assessment through Dense Instance Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17166v3
- Date: Wed, 18 Dec 2024 04:38:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-19 16:46:57.635805
- Title: Advances in Kidney Biopsy Lesion Assessment through Dense Instance Segmentation
- Title(参考訳): デンスインスタンスセグメンテーションによる腎生検病変評価の進歩
- Authors: Zhan Xiong, Junling He, Pieter Valkema, Tri Q. Nguyen, Maarten Naesens, Jesper Kers, Fons J. Verbeek,
- Abstract要約: 腎病理学者による病変スコアは半定量的であり、サーバ間の変動が高い。
DiffRegFormerは計算に優しいフレームワークで、3つの解剖学的クラスにわたる500以上のオブジェクトを効率的に認識できる。
我々の手法は従来の手法よりも優れており、平均精度は52.1%(検出)と46.8%(分離)である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.3926357402982764
- License:
- Abstract: Renal biopsies are the gold standard for the diagnosis of kidney diseases. Lesion scores made by renal pathologists are semi-quantitative and exhibit high inter-observer variability. Automating lesion classification within segmented anatomical structures can provide decision support in quantification analysis, thereby reducing inter-observer variability. Nevertheless, classifying lesions in regions-of-interest (ROIs) is clinically challenging due to (a) a large amount of densely packed anatomical objects, (b) class imbalance across different compartments (at least 3), (c) significant variation in size and shape of anatomical objects and (d) the presence of multi-label lesions per anatomical structure. Existing models cannot address these complexities in an efficient and generic manner. This paper presents an analysis for a \textbf{generalized solution} to datasets from various sources (pathology departments) with different types of lesions. Our approach utilizes two sub-networks: dense instance segmentation and lesion classification. We introduce \textbf{DiffRegFormer}, an end-to-end dense instance segmentation sub-network designed for multi-class, multi-scale objects within ROIs. Combining diffusion models, transformers, and RCNNs, DiffRegFormer {is a computational-friendly framework that can efficiently recognize over 500 objects across three anatomical classes, i.e., glomeruli, tubuli, and arteries, within ROIs.} In a dataset of 303 ROIs from 148 Jones' silver-stained renal Whole Slide Images (WSIs), our approach outperforms previous methods, achieving an Average Precision of 52.1\% (detection) and 46.8\% (segmentation). Moreover, our lesion classification sub-network achieves 89.2\% precision and 64.6\% recall on 21889 object patches out of the 303 ROIs. Lastly, our model demonstrates direct domain transfer to PAS-stained renal WSIs without fine-tuning.
- Abstract(参考訳): 腎生検は腎疾患の診断における金の基準である。
腎病理学者による病変スコアは半定量的であり、サーバ間の変動が高い。
セグメント化された解剖学的構造内の病変分類の自動化は、定量化分析における決定的支援を提供し、サーバ間変動を減少させる。
それでも、関心領域(ROI)における病変の分類は臨床的に困難である。
(a)多量の高密度に充填された解剖学的対象物
(b)異なる区画にまたがるクラス不均衡(少なくとも3)
(c)解剖学的対象の大きさと形状の有意な変動
(d) 解剖学的構造ごとに複数ラベル病変が存在すること。
既存のモデルは、これらの複雑さを効率的で汎用的な方法で解決することはできない。
本報告では, 病変の異なるさまざまなソース(病理部)のデータセットに対して, textbf{ Generalized Solution} の解析を行う。
本手法では,2つのサブネットワーク,すなわち高密度なインスタンスセグメンテーションと病変分類を利用する。
我々は、ROI内のマルチクラスのマルチスケールオブジェクト用に設計された、エンドツーエンドの高密度インスタンスセグメンテーションサブネットワークである \textbf{DiffRegFormer} を紹介する。
拡散モデル、トランスフォーマー、RCNNを組み合わせることで、DiffRegFormer {は、ROI内で3つの解剖学的クラス、すなわち、糸球体、管、動脈の500以上のオブジェクトを効率的に認識できる計算フレンドリーなフレームワークである。
従来の方法よりも優れており,平均精度は52.1\%(検出)と46.8\%(分離)である。
さらに,303 ROIのうち21889 のオブジェクトパッチに対して,89.2 %の精度と64.6 %のリコールを実現した。
最後に,本モデルでは微調整なしでPAS-stained renal WSIsへの直接的ドメイン移動を示す。
関連論文リスト
- Anatomy-guided Pathology Segmentation [56.883822515800205]
本研究では, 解剖学的特徴と病理学的情報を組み合わせた汎用的セグメンテーションモデルを構築し, 病理学的特徴のセグメンテーション精度を高めることを目的とする。
我々の解剖学・病理学交流(APEx)訓練では,ヒト解剖学の問合せ表現に結合特徴空間をデコードする問合せベースのセグメンテーション変換器を用いている。
これにより、FDG-PET-CTとChest X-Rayの病理分類タスクにおいて、強力なベースライン法に比べて最大3.3%のマージンで、ボード全体で最高の結果を報告できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-08T11:44:15Z) - Deep Learning for Vascular Segmentation and Applications in Phase
Contrast Tomography Imaging [33.23991248643144]
本稿では,多様な臓器にまたがる機械学習技術の現状を概説する。
我々のゴールは、このトピックの基礎を提供し、新しい画像モダリティで血管セグメンテーションに適用するための堅牢なベースラインモデルを特定することである。
HiP CTは、1ボクセルあたり20mmという前例のない解像度で、完全な臓器の3Dイメージングを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-22T11:15:38Z) - S3M: Scalable Statistical Shape Modeling through Unsupervised
Correspondences [91.48841778012782]
本研究では,集団解剖学における局所的および大域的形状構造を同時に学習するための教師なし手法を提案する。
我々のパイプラインは、ベースライン法と比較して、SSMの教師なし対応推定を大幅に改善する。
我々の手法は、ノイズの多いニューラルネットワーク予測から学ぶのに十分堅牢であり、より大きな患者にSSMを拡張できる可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-15T09:39:52Z) - Rethinking Semi-Supervised Medical Image Segmentation: A
Variance-Reduction Perspective [51.70661197256033]
医用画像セグメンテーションのための階層化グループ理論を用いた半教師付きコントラスト学習フレームワークARCOを提案する。
まず、分散還元推定の概念を用いてARCOを構築することを提案し、特定の分散還元技術が画素/ボクセルレベルのセグメンテーションタスクにおいて特に有用であることを示す。
5つの2D/3D医療データセットと3つのセマンティックセグメンテーションデータセットのラベル設定が異なる8つのベンチマークで、我々のアプローチを実験的に検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-03T13:50:25Z) - TotalSegmentator: robust segmentation of 104 anatomical structures in CT
images [48.50994220135258]
身体CT画像の深層学習セグメント化モデルを提案する。
このモデルは、臓器の容積、疾患の特徴、外科的または放射線療法計画などのユースケースに関連する104の解剖学的構造を区分することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-11T15:16:40Z) - External Attention Assisted Multi-Phase Splenic Vascular Injury
Segmentation with Limited Data [72.99534552950138]
脾臓は腹部外傷において最も多く損傷を受けた固形臓器の1つである。
脾臓血管損傷の 正確な分節化は 以下の理由から 困難です
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-04T02:35:56Z) - Deeply supervised UNet for semantic segmentation to assist
dermatopathological assessment of Basal Cell Carcinoma (BCC) [2.031570465477242]
unetアーキテクチャに基づく複数のモデルを用いた意味セグメンテーションによる基底細胞癌(bcc)の検出に焦点を当てた。
unetネットワークの最初の2つの異なるエンコーダと2つの追加のトレーニング戦略を分析した。
最高のモデルは、テストセット上の96%、精度、感度、および特異性を達成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-05T15:39:55Z) - Fully Automated and Standardized Segmentation of Adipose Tissue
Compartments by Deep Learning in Three-dimensional Whole-body MRI of
Epidemiological Cohort Studies [11.706960468832301]
全身MR画像から異なる脂肪組織成分の定量化と局在化が,代謝状態の解明に重要である。
本稿では,頑健で客観的なセグメンテーションを実現するために,3次元畳み込みニューラルネットワーク(DCNet)を提案する。
高速(5-7秒)かつ信頼性の高い脂肪組織セグメンテーションを高Dice重なりで得ることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-05T17:30:14Z) - Detecting Scatteredly-Distributed, Small, andCritically Important
Objects in 3D OncologyImaging via Decision Stratification [23.075722503902714]
本研究は腫瘍学的に重要なリンパ節(または不審な癌転移)の検出と分節に焦点を当てた。
我々はOSLNを腫瘍近位・腫瘍遠位分類に分割する分断型決定階層化手法を提案する。
局所的な3D画像パッチから得られた特徴と高次病変特性を組み合わせた新しいグローバルローカルネットワーク(GLNet)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-27T23:12:11Z) - Cross-stained Segmentation from Renal Biopsy Images Using Multi-level
Adversarial Learning [13.30545860115548]
クロスステンドセグメンテーションのための堅牢で柔軟なモデルを設計する。
対象の染色画像のセグメンテーション性能を改善し、ラベルなしデータを用いてラベル付きデータと類似の精度を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-20T06:49:48Z) - VerSe: A Vertebrae Labelling and Segmentation Benchmark for
Multi-detector CT Images [121.31355003451152]
大規模Vertebrae Challenge(VerSe)は、2019年と2020年に開催されたMICCAI(International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention)と共同で設立された。
本評価の結果を報告するとともに,脊椎レベル,スキャンレベル,および異なる視野での性能変化について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-24T21:09:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。