論文の概要: Integrating Edges into U-Net Models with Explainable Activation Maps for
Brain Tumor Segmentation using MR Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01303v1
- Date: Tue, 2 Jan 2024 17:30:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 13:27:50.993251
- Title: Integrating Edges into U-Net Models with Explainable Activation Maps for
Brain Tumor Segmentation using MR Images
- Title（参考訳）: mr画像を用いた脳腫瘍セグメンテーションのための説明可能なアクティベーションマップを用いたエッジのu-netモデルへの統合
- Authors: Subin Sahayam and Umarani Jayaraman
- Abstract要約: 医用画像のセマンティックセグメンテーションのためのU-Netとその変種は,本研究で良好な成果を上げている。
腫瘍の縁は、正確な診断、外科的精度、治療計画のための腫瘍領域と同じくらい重要である。
U-NetやV-Netのようなベースラインモデルでトレーニングされたエッジトレーニングモデルの性能は、ベースライン・オブ・ザ・アートモデルと同様のパフォーマンスを達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.223779595809275
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Manual delineation of tumor regions from magnetic resonance (MR) images is
time-consuming, requires an expert, and is prone to human error. In recent
years, deep learning models have been the go-to approach for the segmentation
of brain tumors. U-Net and its' variants for semantic segmentation of medical
images have achieved good results in the literature. However, U-Net and its'
variants tend to over-segment tumor regions and may not accurately segment the
tumor edges. The edges of the tumor are as important as the tumor regions for
accurate diagnosis, surgical precision, and treatment planning. In the proposed
work, the authors aim to extract edges from the ground truth using a
derivative-like filter followed by edge reconstruction to obtain an edge ground
truth in addition to the brain tumor ground truth. Utilizing both ground
truths, the author studies several U-Net and its' variant architectures with
and without tumor edges ground truth as a target along with the tumor ground
truth for brain tumor segmentation. The author used the BraTS2020 benchmark
dataset to perform the study and the results are tabulated for the dice and
Hausdorff95 metrics. The mean and median metrics are calculated for the whole
tumor (WT), tumor core (TC), and enhancing tumor (ET) regions. Compared to the
baseline U-Net and its variants, the models that learned edges along with the
tumor regions performed well in core tumor regions in both training and
validation datasets. The improved performance of edge-trained models trained on
baseline models like U-Net and V-Net achieved performance similar to baseline
state-of-the-art models like Swin U-Net and hybrid MR-U-Net. The edge-target
trained models are capable of generating edge maps that can be useful for
treatment planning. Additionally, for further explainability of the results,
the activation map generated by the hybrid MR-U-Net has been studied.
- Abstract（参考訳）: 磁気共鳴(MR)画像から腫瘍領域を手動で切り離すのに時間がかかり、専門家が必要であり、人的ミスをしがちである。
近年、深層学習モデルが脳腫瘍の分節化のゴーツーアプローチとなっている。
医用画像のセマンティクスセグメンテーションのためのu-netとその変種は、文献において良好な結果を得た。
しかし、u-netとその変異体は腫瘍領域を過小評価する傾向があり、腫瘍端を正確に区分することができない。
腫瘍の縁は、正確な診断、外科的精度、治療計画のための腫瘍領域と同じくらい重要である。
本研究は,脳腫瘍の基底真理に加えて,基底真理を導出するために,微分型フィルタとエッジ再構成を用いて基底真理からエッジを抽出することを目的としている。
基礎的真理の両立を利用して,脳腫瘍分節のための腫瘍基底真理とともに,腫瘍エッジを標的としたu-netとitsの変種アーキテクチャについて検討した。
著者はbrats2020ベンチマークデータセットを使用して研究を行い、結果はdiceとhausdorff95メトリクスに集計された。
腫瘍全体 (WT) , 腫瘍コア (TC) , 腫瘍領域の増強 (ET) について, 平均および中央値が算出される。
ベースラインのU-Netとその変種と比較して、エッジと腫瘍領域を学習したモデルは、トレーニングと検証の両方のデータセットにおいて、コア腫瘍領域でよく機能した。
U-NetやV-Netのようなベースラインモデルでトレーニングされたエッジトレーニングモデルの性能は、Swin U-NetやMR-U-Netのようなベースラインの最先端モデルと同様のパフォーマンスを達成した。
エッジターゲットトレーニングされたモデルは、治療計画に有用なエッジマップを生成することができる。
さらに, MR-U-Netが生成する活性化マップについて, さらなる説明可能性について検討した。
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