論文の概要: BeSt-LeS: Benchmarking Stroke Lesion Segmentation using Deep Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07060v1
• Date: Tue, 10 Oct 2023 22:54:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 08:00:14.244034
• Title: BeSt-LeS: Benchmarking Stroke Lesion Segmentation using Deep Supervision
• Title（参考訳）: BeSt-LeS:Deep Supervision を用いたストローク病変セグメンテーションのベンチマーク
• Authors: Prantik Deb, Lalith Bharadwaj Baru, Kamalaker Dadi and Bapi Raju S
• Abstract要約: 我々は、様々なエンドツーエンドの教師付きU-Netスタイルモデルをベンチマークするために、公開データセットATLAS $v2.0$を考える。 具体的には、2Dと3Dの両方の脳画像のモデルをベンチマークし、標準メトリクスを用いて評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Brain stroke has become a significant burden on global health and thus we need remedies and prevention strategies to overcome this challenge. For this, the immediate identification of stroke and risk stratification is the primary task for clinicians. To aid expert clinicians, automated segmentation models are crucial. In this work, we consider the publicly available dataset ATLAS $v2.0$ to benchmark various end-to-end supervised U-Net style models. Specifically, we have benchmarked models on both 2D and 3D brain images and evaluated them using standard metrics. We have achieved the highest Dice score of 0.583 on the 2D transformer-based model and 0.504 on the 3D residual U-Net respectively. We have conducted the Wilcoxon test for 3D models to correlate the relationship between predicted and actual stroke volume. For reproducibility, the code and model weights are made publicly available: https://github.com/prantik-pdeb/BeSt-LeS.
• Abstract（参考訳）: 脳卒中は世界の健康に大きな負担となり、この課題を克服するには治療と予防戦略が必要です。 このため、脳卒中とリスク階層の即時識別は臨床医にとって重要な課題である。 専門医を助けるためには、自動セグメンテーションモデルが不可欠である。 本研究では,様々なエンドツーエンドの教師付きU-Netスタイルモデルをベンチマークするために,ATLAS $v2.0$の公開データセットを検討する。 具体的には,2次元および3次元脳画像のベンチマークモデルを作成し,標準測定値を用いて評価した。 2次元変圧器モデルでは0.583, 3次元残差U-Netでは0.504であった。 予測量と実際の脳卒中量の関係を関連付けるために,3dモデルに対するウィルコクソンテストを実施した。 再現性のために、コードとモデルの重み付けは、https://github.com/prantik-pdeb/BeSt-LeS.orgで公開されている。

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