論文の概要: Self-calibrated convolution towards glioma segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05218v1
- Date: Wed, 7 Feb 2024 19:51:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-09 17:33:59.482124
- Title: Self-calibrated convolution towards glioma segmentation
- Title(参考訳): グリオーマ分節に対する自己校正畳み込み
- Authors: Felipe C. R. Salvagnini and Gerson O. Barbosa and Alexandre X. Falcao
and Cid A. N. Santos
- Abstract要約: 我々は,nnU-Netネットワークの異なる部分における自己校正畳み込みを評価し,スキップ接続における自己校正加群が,拡張腫瘍と腫瘍コアセグメンテーションの精度を大幅に向上できることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 45.74830585715129
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate brain tumor segmentation in the early stages of the disease is
crucial for the treatment's effectiveness, avoiding exhaustive visual
inspection of a qualified specialist on 3D MR brain images of multiple
protocols (e.g., T1, T2, T2-FLAIR, T1-Gd). Several networks exist for Glioma
segmentation, being nnU-Net one of the best. In this work, we evaluate
self-calibrated convolutions in different parts of the nnU-Net network to
demonstrate that self-calibrated modules in skip connections can significantly
improve the enhanced-tumor and tumor-core segmentation accuracy while
preserving the wholetumor segmentation accuracy.
- Abstract(参考訳): t1, t2, t2-flair, t1-gdなど、複数のプロトコルの3dmr画像の専門医の徹底的な検査を避けるため、疾患の初期段階における正確な脳腫瘍の分断は治療の有効性に不可欠である。
Gliomaセグメンテーションにはいくつかのネットワークがあり、nU-Netが最良である。
本研究では,nnU-Netネットワークの異なる部分における自己校正畳み込みの評価を行い,スイッチ接続における自己校正加群が,腫瘍分割精度を保ちながら,腫瘍分割精度と腫瘍コアセグメンテーション精度を大幅に向上できることを示す。
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