Fugu-MT 論文翻訳(概要): Head and Neck Tumor Segmentation from [18F]F-FDG PET/CT Images Based on 3D Diffusion Model

論文の概要: Head and Neck Tumor Segmentation from [18F]F-FDG PET/CT Images Based on 3D Diffusion Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17593v1
Date: Wed, 31 Jan 2024 04:34:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-01 15:54:03.987551
Title: Head and Neck Tumor Segmentation from [18F]F-FDG PET/CT Images Based on 3D Diffusion Model
Title（参考訳）: 3次元拡散モデルに基づく[18F]F-FDG PET/CT画像からの頭頸部腫瘍分離
Authors: Yafei Dong and Kuang Gong
Abstract要約: 頭頸部がん(H&N)は、世界で最も多いがんの1つである。近年,様々な画像生成タスクにおいて拡散モデルが顕著な性能を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.895809495677426
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Head and neck (H&N) cancers are among the most prevalent types of cancer worldwide, and [18F]F-FDG PET/CT is widely used for H&N cancer management. Recently, the diffusion model has demonstrated remarkable performance in various image-generation tasks. In this work, we proposed a 3D diffusion model to accurately perform H&N tumor segmentation from 3D PET and CT volumes. The 3D diffusion model was developed considering the 3D nature of PET and CT images acquired. During the reverse process, the model utilized a 3D UNet structure and took the concatenation of PET, CT, and Gaussian noise volumes as the network input to generate the tumor mask. Experiments based on the HECKTOR challenge dataset were conducted to evaluate the effectiveness of the proposed diffusion model. Several state-of-the-art techniques based on U-Net and Transformer structures were adopted as the reference methods. Benefits of employing both PET and CT as the network input as well as further extending the diffusion model from 2D to 3D were investigated based on various quantitative metrics and the uncertainty maps generated. Results showed that the proposed 3D diffusion model could generate more accurate segmentation results compared with other methods. Compared to the diffusion model in 2D format, the proposed 3D model yielded superior results. Our experiments also highlighted the advantage of utilizing dual-modality PET and CT data over only single-modality data for H&N tumor segmentation.
Abstract（参考訳）: 頭頸部癌(H&N)は世界で最も多いがんの1つであり,[18F]F-FDG PET/CTはH&N癌管理に広く用いられている。近年,様々な画像生成タスクにおいて拡散モデルが顕著な性能を示した。本研究では,3D PETおよびCTボリュームからH&N腫瘍の分画を正確に行うための3次元拡散モデルを提案する。 PET画像とCT画像の3次元特性を考慮した3次元拡散モデルを開発した。逆過程において, モデルでは3次元unet構造を用い, pet, ct, ガウスノイズをネットワーク入力として結合して腫瘍マスクを生成する。提案する拡散モデルの有効性を評価するため,hecktor challengeデータセットを用いた実験を行った。 U-NetとTransformer構造に基づく最先端技術が参照手法として採用された。 PETとCTの両方をネットワーク入力とし,さらに拡散モデルを2次元から3次元に拡張する効果を,様々な定量的指標と不確実性マップに基づいて検討した。その結果,提案した3次元拡散モデルにより,他の手法と比較してより正確なセグメンテーション結果が得られた。 2次元の拡散モデルと比較すると,提案する3次元モデルの方が優れた結果を得た。また,H&N腫瘍セグメンテーションのための単一モダリティデータのみを用いた二重モダリティPETおよびCTデータの有用性を強調した。

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