論文の概要: How we won BraTS 2023 Adult Glioma challenge? Just faking it! Enhanced
Synthetic Data Augmentation and Model Ensemble for brain tumour segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17317v1
- Date: Tue, 27 Feb 2024 08:49:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 17:15:27.908463
- Title: How we won BraTS 2023 Adult Glioma challenge? Just faking it! Enhanced
Synthetic Data Augmentation and Model Ensemble for brain tumour segmentation
- Title(参考訳): 2023年の成人グリオーマチャレンジをどうやって勝ち取ったか?
偽物だ!
脳腫瘍セグメンテーションのための合成データの強化とモデルアンサンブル
- Authors: Andr\'e Ferreira, Naida Solak, Jianning Li, Philipp Dammann, Jens
Kleesiek, Victor Alves, Jan Egger
- Abstract要約: ディープラーニングは、脳腫瘍をセグメント化するための最先端技術である。
大量の高品質なデータが必要ですが、入手は困難です。
我々は、データ拡張に非従来的なメカニズムを用いることで、この問題に対処する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.6437103401367428
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep Learning is the state-of-the-art technology for segmenting brain
tumours. However, this requires a lot of high-quality data, which is difficult
to obtain, especially in the medical field. Therefore, our solutions address
this problem by using unconventional mechanisms for data augmentation.
Generative adversarial networks and registration are used to massively increase
the amount of available samples for training three different deep learning
models for brain tumour segmentation, the first task of the BraTS2023
challenge. The first model is the standard nnU-Net, the second is the Swin
UNETR and the third is the winning solution of the BraTS 2021 Challenge. The
entire pipeline is built on the nnU-Net implementation, except for the
generation of the synthetic data. The use of convolutional algorithms and
transformers is able to fill each other's knowledge gaps. Using the new metric,
our best solution achieves the dice results 0.9005, 0.8673, 0.8509 and HD95
14.940, 14.467, 17.699 (whole tumour, tumour core and enhancing tumour) in the
validation set.
- Abstract(参考訳): Deep Learningは、脳腫瘍をセグメント化するための最先端技術である。
しかし、これは多くの高品質なデータを必要とするため、特に医療分野では入手が困難である。
そこで本研究では,データ拡張のための非従来的メカニズムを用いてこの問題に対処する。
brats2023チャレンジの最初のタスクである3つの異なる脳腫瘍セグメンテーションのディープラーニングモデルをトレーニングするための利用可能なサンプルの量を増やすために、生成的逆境ネットワークと登録が使用される。
最初のモデルは標準のnnU-Net、2番目はSwin UNETR、3番目はBraTS 2021 Challengeの勝利のソリューションである。
パイプライン全体は、合成データの生成を除いて、nnU-Net実装に基づいて構築されている。
畳み込みアルゴリズムとトランスフォーマーを使用することで、互いの知識ギャップを埋めることができる。
新しい測定値を用いて, 有効解法は, 検証セットで0.9005, 0.8673, 0.8509, HD95 14.940, 14.467, 17.699(全腫瘍, 腫瘍コア, 造影腫瘍)を得る。
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