論文の概要: Meply: A Large-scale Dataset and Baseline Evaluations for Metastatic Perirectal Lymph Node Detection and Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08916v1
- Date: Sat, 13 Apr 2024 07:30:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-16 18:03:29.296424
- Title: Meply: A Large-scale Dataset and Baseline Evaluations for Metastatic Perirectal Lymph Node Detection and Segmentation
- Title（参考訳）: Meply: 転移性直腸リンパ節の検出と分節のための大規模データセットとベースライン評価
- Authors: Weidong Guo, Hantao Zhang, Shouhong Wan, Bingbing Zou, Wanqin Wang, Chenyang Qiu, Jun Li, Peiquan Jin,
- Abstract要約: 今回,Meply という大規模な直腸転移性リンパ節CT画像データセットを初めて紹介した。
本稿では,新しいリンパ節分節モデルであるCoSAMを紹介する。
CoSAMは、直腸癌における転移性リンパ節の分節を誘導する配列に基づく検出を利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.250943622693429
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate segmentation of metastatic lymph nodes in rectal cancer is crucial for the staging and treatment of rectal cancer. However, existing segmentation approaches face challenges due to the absence of pixel-level annotated datasets tailored for lymph nodes around the rectum. Additionally, metastatic lymph nodes are characterized by their relatively small size, irregular shapes, and lower contrast compared to the background, further complicating the segmentation task. To address these challenges, we present the first large-scale perirectal metastatic lymph node CT image dataset called Meply, which encompasses pixel-level annotations of 269 patients diagnosed with rectal cancer. Furthermore, we introduce a novel lymph-node segmentation model named CoSAM. The CoSAM utilizes sequence-based detection to guide the segmentation of metastatic lymph nodes in rectal cancer, contributing to improved localization performance for the segmentation model. It comprises three key components: sequence-based detection module, segmentation module, and collaborative convergence unit. To evaluate the effectiveness of CoSAM, we systematically compare its performance with several popular segmentation methods using the Meply dataset. Our code and dataset will be publicly available at: https://github.com/kanydao/CoSAM.
- Abstract（参考訳）: 直腸癌における転移リンパ節の正確な分節化は,直腸癌のステージングと治療に不可欠である。
しかし、既存のセグメンテーションアプローチでは、直腸周辺のリンパ節用に調整されたピクセルレベルの注釈付きデータセットが存在しないため、課題に直面している。
さらに、転移性リンパ節は、比較的小さなサイズ、不規則な形状、背景に比べて低いコントラストで特徴付けられ、さらにセグメンテーションタスクが複雑になる。
これらの課題に対処するため,直腸癌に診断された269例のピクセルレベルのアノテーションを含むMeplyと呼ばれる大規模な直腸転移性リンパ節CTデータセットを初めて提示した。
さらに,新しいリンパ節分節モデルであるCoSAMを導入する。
CoSAMは、直腸癌における転移性リンパ節の分節化を誘導する配列に基づく検出を利用し、分節モデルにおける局所化性能の向上に寄与する。
シーケンスベースの検出モジュール、セグメンテーションモジュール、協調収束ユニットの3つの重要なコンポーネントから構成される。
CoSAMの有効性を評価するために,Meplyデータセットを用いたいくつかの一般的なセグメンテーション手法を用いて,その性能を体系的に比較した。
私たちのコードとデータセットは、https://github.com/kanydao/CoSAM.comで公開されます。
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