論文の概要: A Comparative Analysis of U-Net-based models for Segmentation of Cardiac MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09980v2
- Date: Thu, 07 Nov 2024 18:43:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-08 19:36:34.052512
- Title: A Comparative Analysis of U-Net-based models for Segmentation of Cardiac MRI
- Title（参考訳）: 心臓MRIのセグメント化のためのU-Netモデルの比較解析
- 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:
- 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。
画像、グラフ、定量的メトリクスの組み合わせによって、モデルの有効性と予測が示される。
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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