Fugu-MT 論文翻訳(概要): PrPSeg: Universal Proposition Learning for Panoramic Renal Pathology Segmentation

論文の概要: PrPSeg: Universal Proposition Learning for Panoramic Renal Pathology Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19286v2
Date: Thu, 21 Mar 2024 03:14:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-22 18:58:05.413866
Title: PrPSeg: Universal Proposition Learning for Panoramic Renal Pathology Segmentation
Title（参考訳）: PrPSeg:パノラマ性腎疾患分類のための普遍的仮説学習
Authors: Ruining Deng, Quan Liu, Can Cui, Tianyuan Yao, Jialin Yue, Juming Xiong, Lining Yu, Yifei Wu, Mengmeng Yin, Yu Wang, Shilin Zhao, Yucheng Tang, Haichun Yang, Yuankai Huo,
Abstract要約: パノラマ性腎疾患セグメンテーション(PrPSeg)と呼ばれる新しい普遍命題学習手法を導入する。 PrPSegは、腎臓解剖学の広範な知識を統合することにより、腎臓内の包括的パノラマ構造をセグメント化するように設計されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.259461626205145
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Understanding the anatomy of renal pathology is crucial for advancing disease diagnostics, treatment evaluation, and clinical research. The complex kidney system comprises various components across multiple levels, including regions (cortex, medulla), functional units (glomeruli, tubules), and cells (podocytes, mesangial cells in glomerulus). Prior studies have predominantly overlooked the intricate spatial interrelations among objects from clinical knowledge. In this research, we introduce a novel universal proposition learning approach, called panoramic renal pathology segmentation (PrPSeg), designed to segment comprehensively panoramic structures within kidney by integrating extensive knowledge of kidney anatomy. In this paper, we propose (1) the design of a comprehensive universal proposition matrix for renal pathology, facilitating the incorporation of classification and spatial relationships into the segmentation process; (2) a token-based dynamic head single network architecture, with the improvement of the partial label image segmentation and capability for future data enlargement; and (3) an anatomy loss function, quantifying the inter-object relationships across the kidney.
Abstract（参考訳）: 腎病理の解剖を理解することは、疾患診断、治療評価、臨床研究の進展に不可欠である。複合腎臓系は、領域(皮質、髄質)、機能単位(糸球体、尿細管)、細胞(糸球体、メサンギウム細胞)を含む複数のレベルにまたがる様々な成分からなる。以前の研究では、臨床知識からオブジェクト間の複雑な空間的相互関係を主に見落としていた。本研究では,パノラマ性腎病理領域(PrPSeg)と呼ばれる新しい普遍的命題学習手法を導入し,腎臓解剖学の広範な知識を統合することにより,腎臓内に包括的にパノラマ性構造を区分することを目的とした。本稿では, 腎病理学における包括的普遍的命題行列の設計について, 分類と空間的関係のセグメンテーションプロセスへの組み入れを容易にすること, トークンベースの動的頭部ネットワークアーキテクチャ, 部分ラベル画像セグメンテーションの改善, 将来的なデータ拡張機能, および, 腎臓間のオブジェクト間関係を定量化するための解剖学的損失関数を提案する。

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