論文の概要: Ventricular Segmentation: A Brief Comparison of U-Net Derivatives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09980v1
- Date: Thu, 18 Jan 2024 13:51:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-19 16:35:54.031811
- Title: Ventricular Segmentation: A Brief Comparison of U-Net Derivatives
- Title(参考訳): 心室分離 : U-Net誘導体の比較
- Authors: Ketan Suhaas Saichandran
- Abstract要約: 本稿では,心臓短軸MRI(Magnetic Resonance Imaging)画像のセマンティックセグメンテーションにおけるディープラーニング手法の適用について検討する。
焦点は、U-Netの派生品である様々なアーキテクチャの実装に焦点を当て、包括的な解剖学的および機能解析のために心臓の特定の部分を効果的に分離することである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Medical imaging refers to the technologies and methods utilized to view the
human body and its inside, in order to diagnose, monitor, or even treat medical
disorders. This paper aims to explore the application of deep learning
techniques in the semantic segmentation of Cardiac short-axis MRI (Magnetic
Resonance Imaging) images, aiming to enhance the diagnosis, monitoring, and
treatment of medical disorders related to the heart. The focus centers on
implementing various architectures that are derivatives of U-Net, to
effectively isolate specific parts of the heart for comprehensive anatomical
and functional analysis. Through a combination of images, graphs, and
quantitative metrics, the efficacy of the models and their predictions are
showcased. Additionally, this paper addresses encountered challenges and
outline strategies for future improvements. This abstract provides a concise
overview of the efforts in utilizing deep learning for cardiac image
segmentation, emphasizing both the accomplishments and areas for further
refinement.
- Abstract(参考訳): 医用画像とは、医学的疾患の診断、監視、治療のために、人体とその内部を観察するために使用される技術や方法を指す。
本稿では, 心臓短軸MRI(Magnetic Resonance Imaging)画像のセグメンテーションにおける深層学習手法の適用について検討し, 心疾患の診断, モニタリング, 治療の促進を目的とする。
焦点は、u-netの派生である様々なアーキテクチャの実装に集中し、包括的解剖学的および機能的分析のために心臓の特定の部分を効果的に分離することである。
画像、グラフ、定量的指標の組み合わせによって、モデルの有効性とその予測が示される。
さらに,今後の課題に対処し,今後の改善戦略を概説する。
この要約は、深層学習を心臓画像分割に活用するための取り組みの簡潔な概要を提供し、その成果とさらなる改善のための領域の両方を強調している。
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