論文の概要: Local Gamma Augmentation for Ischemic Stroke Lesion Segmentation on MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06893v1
• Date: Fri, 12 Jan 2024 21:04:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 20:57:07.308152
• Title: Local Gamma Augmentation for Ischemic Stroke Lesion Segmentation on MRI
• Title（参考訳）: mriによる脳梗塞病変分割に対する局所ガンマ増強術
• Authors: Jon Middleton, Marko Bauer, Kaining Sheng, Jacob Johansen, Mathias Perslev, Silvia Ingala, Mads Nielsen, Akshay Pai
• Abstract要約: 局所ガンマ増強は、病理組織に新しい強度の例を導入する技術である。 局所的なガンマ増感は, 磁気共鳴画像における虚血性病変のセグメンテーションを課題とするディープニューラルネットワークのイメージレベルの感度を向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1464087136305774
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The identification and localisation of pathological tissues in medical images continues to command much attention among deep learning practitioners. When trained on abundant datasets, deep neural networks can match or exceed human performance. However, the scarcity of annotated data complicates the training of these models. Data augmentation techniques can compensate for a lack of training samples. However, many commonly used augmentation methods can fail to provide meaningful samples during model fitting. We present local gamma augmentation, a technique for introducing new instances of intensities in pathological tissues. We leverage local gamma augmentation to compensate for a bias in intensities corresponding to ischemic stroke lesions in human brain MRIs. On three datasets, we show how local gamma augmentation can improve the image-level sensitivity of a deep neural network tasked with ischemic lesion segmentation on magnetic resonance images.
• Abstract（参考訳）: 医用画像における病理組織の同定と局在は、深層学習実践者の間で大きな注目を集めている。 豊富なデータセットでトレーニングを行うと、ディープニューラルネットワークは人間のパフォーマンスにマッチしたり、超えたりすることができる。 しかし、注釈付きデータの不足はこれらのモデルの訓練を複雑にする。 データ拡張技術は、トレーニングサンプルの不足を補うことができる。 しかし、一般的な拡張法の多くは、モデルフィッティング中に意味のあるサンプルを提供することができない。 病理組織に新しい強度の例を導入する手法である局所ガンマ増強法を提案する。 局所的なガンマ増強を利用してヒト脳MRIにおける虚血性脳梗塞病変に対応する強度のバイアスを補正する。 3つのデータセットにおいて, 局所ガンマ増強は, 磁気共鳴画像の虚血病変セグメント化を課題とする深層ニューラルネットワークの感度をいかに向上させるかを示す。

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