論文の概要: Consistency Regularization Improves Placenta Segmentation in Fetal EPI MRI Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03870v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 19:58:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-10 06:32:49.704784
• Title: Consistency Regularization Improves Placenta Segmentation in Fetal EPI MRI Time Series
• Title（参考訳）: 胎児 EPI MRI 時系列における胎盤分割の整合性正規化による改善
• Authors: Yingcheng Liu, Neerav Karani, Neel Dey, S. Mazdak Abulnaga, Junshen Xu, P. Ellen Grant, Esra Abaci Turk, Polina Golland
• Abstract要約: 胎児発育において胎盤は重要な役割を担っている。胎児EPI MRIによる3次元胎盤分割の自動化は出生前治療の進展を約束する。 本稿では,胎児のEPI MRI時系列における胎盤分割を改善するための効果的な半教師付き学習法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.07596084334245
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The placenta plays a crucial role in fetal development. Automated 3D placenta segmentation from fetal EPI MRI holds promise for advancing prenatal care. This paper proposes an effective semi-supervised learning method for improving placenta segmentation in fetal EPI MRI time series. We employ consistency regularization loss that promotes consistency under spatial transformation of the same image and temporal consistency across nearby images in a time series. The experimental results show that the method improves the overall segmentation accuracy and provides better performance for outliers and hard samples. The evaluation also indicates that our method improves the temporal coherency of the prediction, which could lead to more accurate computation of temporal placental biomarkers. This work contributes to the study of the placenta and prenatal clinical decision-making. Code is available at https://github.com/firstmover/cr-seg.
• Abstract（参考訳）: 胎盤は胎児の成長において重要な役割を担っている。 胎児 EPI MRI による3次元胎盤分割の自動化は出生前治療の進歩を約束する。 本稿では,胎児のEPI MRI時系列における胎盤分割を改善するための効果的な半教師付き学習法を提案する。 時系列における同一画像の空間的変換と近傍画像間の時間的一貫性の下での一貫性を促進する一貫性正規化損失を用いる。 実験結果から,本手法はセグメンテーション全体の精度が向上し,異常値やハードサンプルの性能が向上した。 また,本手法により予測の時間的コヒーレンシが向上し,時間的胎盤バイオマーカーの精度が向上する可能性が示唆された。 本研究は胎盤および出生前臨床決定に関する研究に寄与する。 コードはhttps://github.com/firstmover/cr-segで入手できる。

関連論文リスト

• Efficient Feature Extraction Using Light-Weight CNN Attention-Based Deep Learning Architectures for Ultrasound Fetal Plane Classification [3.998431476275487]
  本稿では,最大のベンチマークデータセットを分類するために,軽量な人工知能アーキテクチャを提案する。 アプローチは、ImageNet1kで事前トレーニングされた軽量のEfficientNet機能抽出バックボーンから微調整される。 本手法は,特徴を洗練するためのアテンション機構と3層パーセプトロンを組み込んだもので,トップ1の96.25%,トップ2の99.80%,F1スコアの0.9576で優れた性能を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-22T20:02:38Z)
• Pioneering Precision in Lumbar Spine MRI Segmentation with Advanced Deep Learning and Data Enhancement [0.0]
  本研究では、クラス不均衡やデータ前処理といった重要な課題に対処することに焦点を当てる。 腰痛患者のMRI検査は、脊椎、脊椎、椎間板(IVD)の3つの重要な分類を正確に表現するために、精査的に前処理されている 改良されたU-Netモデルは、リークされたRectified Linear Units (ReLU)とGrorotの一様初期化器を備えたアップサンプルブロックを含む革新的なアーキテクチャ拡張を含んでいる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T19:22:17Z)
• Enhancing Weakly Supervised 3D Medical Image Segmentation through Probabilistic-aware Learning [52.249748801637196]
  3次元医用画像のセグメンテーションは、疾患の診断と治療計画に重要な意味を持つ課題である。 近年の深層学習の進歩は、完全に教師付き医療画像のセグメンテーションを著しく強化している。 本稿では,3次元医用画像に特化して設計された,確率的適応型弱教師付き学習パイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T00:46:53Z)
• Automatic 3D Multi-modal Ultrasound Segmentation of Human Placenta using Fusion Strategies and Deep Learning [11.137087573421258]
  ヒト胎盤の自動3次元マルチモーダル(Bモードとパワードップラー)超音波セグメンテーションを提案する。 我々は,Bモードとパワードプラ法を併用したデータを収集し,400件の検査を行った。 その結果,Bモードとパワードップラースキャンによるマルチモーダル情報は,単一のモダリティよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-17T23:17:08Z)
• Shape-aware Segmentation of the Placenta in BOLD Fetal MRI Time Series [9.432291446858622]
  胎盤BOLD MRIのための機械学習フレームワークを提案し,それを時系列で各ボリュームのセグメント化に適用する。 健康な胎児,胎児の成長制限のある胎児,高BMIの母親を含む91名の被験者を対象に,本モデルを訓練・試験した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-08T16:29:10Z)
• Reliable Joint Segmentation of Retinal Edema Lesions in OCT Images [55.83984261827332]
  本稿では,信頼性の高いマルチスケールウェーブレットエンハンストランスネットワークを提案する。 本研究では,ウェーブレット型特徴抽出器ネットワークとマルチスケール変圧器モジュールを統合したセグメンテーションバックボーンを開発した。 提案手法は,他の最先端セグメンテーション手法と比較して信頼性の高いセグメンテーション精度を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-01T07:32:56Z)
• Attentive Symmetric Autoencoder for Brain MRI Segmentation [56.02577247523737]
  視覚変換器(ViT)をベースとした3次元脳MRIセグメンテーションタスクのための新しいアテンテーティブシンメトリオートエンコーダを提案する。 事前学習の段階では、提案するオートエンコーダがより注意を払って、勾配測定値に従って情報パッチを再構築する。 実験の結果,提案手法は最先端の自己教師付き学習法や医用画像分割モデルよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-19T09:43:19Z)
• Weakly-supervised Biomechanically-constrained CT/MRI Registration of the Spine [72.85011943179894]
  本稿では,各脊椎の剛性と容積を保存し,登録精度を最大化しながら,弱教師付き深層学習フレームワークを提案する。 また,CTにおける椎体自動分節化はMRIと対比してより正確な結果をもたらすため,CTラベルマップのみに依存するよう,これらの損失を特に設計する。 以上の結果から, 解剖学的認識による損失の増大は, 精度を維持しつつも, 推測変換の妥当性を高めることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-16T10:59:55Z)
• Classification of fetal compromise during labour: signal processing and feature engineering of the cardiotocograph [0.0]
  本研究は,臨床専門知識とシステム制御理論に基づく新しいCTG機能を開発する。 特徴は、胎児の妥協を識別する上での有効性を評価するために、機械学習モデルで評価される。 ARMAは胎児の妥協を検知する主要な特徴にランク付けされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-31T15:02:14Z)
• Hybrid Attention for Automatic Segmentation of Whole Fetal Head in Prenatal Ultrasound Volumes [52.53375964591765]
  胎児の頭部全体を米国全巻に分割する,最初の完全自動化ソリューションを提案する。 セグメント化タスクは、まずエンコーダ-デコーダディープアーキテクチャの下で、エンドツーエンドのボリュームマッピングとして定式化される。 次に,セグメンタとハイブリットアテンションスキーム(HAS)を組み合わせることで,識別的特徴を選択し,非情報量的特徴を抑える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-28T14:43:05Z)
• Automatic Data Augmentation via Deep Reinforcement Learning for Effective Kidney Tumor Segmentation [57.78765460295249]
  医用画像セグメンテーションのための新しい学習ベースデータ拡張法を開発した。 本手法では,データ拡張モジュールと後続のセグメンテーションモジュールをエンドツーエンドのトレーニング方法で一貫した損失と,革新的に組み合わせる。 提案法の有効性を検証したCT腎腫瘍分節法について,本法を広範囲に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-22T14:10:13Z)

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。