論文の概要: Biophysics Informed Pathological Regularisation for Brain Tumour Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09136v3
- Date: Wed, 09 Oct 2024 00:06:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-10 14:26:47.129209
- Title: Biophysics Informed Pathological Regularisation for Brain Tumour Segmentation
- Title（参考訳）: 脳腫瘍切除における病理組織学的正則化の意義
- Authors: Lipei Zhang, Yanqi Cheng, Lihao Liu, Carola-Bibiane Schönlieb, Angelica I Aviles-Rivero,
- Abstract要約: 本稿では,脳腫瘍進展部分微分方程式(PDE)モデルをディープラーニングを用いた正規化として設計する手法を提案する。
本手法では,特にデータ共有シナリオにおいて,腫瘍増殖PDEモデルをセグメント化プロセスに直接導入し,精度とロバスト性を向上させる。
我々は、BraTS 2023データセットの広範な実験を通じて、我々のフレームワークの有効性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.466349398419846
- License:
- Abstract: Recent advances in deep learning have significantly improved brain tumour segmentation techniques; however, the results still lack confidence and robustness as they solely consider image data without biophysical priors or pathological information. Integrating biophysics-informed regularisation is one effective way to change this situation, as it provides an prior regularisation for automated end-to-end learning. In this paper, we propose a novel approach that designs brain tumour growth Partial Differential Equation (PDE) models as a regularisation with deep learning, operational with any network model. Our method introduces tumour growth PDE models directly into the segmentation process, improving accuracy and robustness, especially in data-scarce scenarios. This system estimates tumour cell density using a periodic activation function. By effectively integrating this estimation with biophysical models, we achieve better capture of tumour characteristics. This approach not only aligns the segmentation closer to actual biological behaviour but also strengthens the model's performance under limited data conditions. We demonstrate the effectiveness of our framework through extensive experiments on the BraTS 2023 dataset, showcasing significant improvements in both precision and reliability of tumour segmentation.
- Abstract（参考訳）: 近年の深層学習の進歩は脳腫瘍のセグメンテーション技術を大幅に改善しているが, 画像データのみを生物物理学的先行情報や病理学的情報なしで考えると, 信頼性や堅牢性に欠ける。
バイオフィジカルインフォームド・正規化を統合することは、自動化されたエンドツーエンド学習の事前正規化を提供するため、この状況を変える効果的な方法の1つである。
本稿では,脳腫瘍進展部分微分方程式(PDE)モデルを,ディープラーニングを用いた正規化モデルとして設計し,任意のネットワークモデルで運用する手法を提案する。
本手法では,特にデータ共有シナリオにおいて,腫瘍増殖PDEモデルをセグメント化プロセスに直接導入し,精度とロバスト性を向上させる。
本システムは周期活性化関数を用いて腫瘍細胞の密度を推定する。
この推定を生物物理モデルと効果的に統合することにより,腫瘍特性の捕集性が向上する。
このアプローチは、セグメント化を実際の生物学的挙動に近づけるだけでなく、限られたデータ条件下でのモデルの性能を強化する。
我々はBraTS 2023データセットの広範囲な実験を通じて,我々のフレームワークの有効性を実証し,腫瘍セグメンテーションの精度と信頼性を両立させた。
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