論文の概要: Lumbar Spine Tumor Segmentation and Localization in T2 MRI Images Using AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04023v1
• Date: Tue, 7 May 2024 05:55:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 15:18:57.100279
• Title: Lumbar Spine Tumor Segmentation and Localization in T2 MRI Images Using AI
• Title（参考訳）: AIを用いたT2MRI画像における腰椎腫瘍の分離と局在
• Authors: Rikathi Pal, Sudeshna Mondal, Aditi Gupta, Priya Saha, Somoballi Ghoshal, Amlan Chakrabarti, Susmita Sur-Kolay,
• Abstract要約: 本研究は, 脊椎腫瘍の領域分割と局所化をAIアプローチで自動化することを目的とした, 新たなデータ拡張手法を提案する。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャは、腫瘍の分類に用いられている。3次元の椎骨分割とラベル付け技術は、腰椎の腫瘍の正確な位置を特定するのに役立つ。 その結果, 腫瘍分節の99%の精度, 腫瘍分類の98%の精度, 腫瘍局在の99%の精度が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9746083684997418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In medical imaging, segmentation and localization of spinal tumors in three-dimensional (3D) space pose significant computational challenges, primarily stemming from limited data availability. In response, this study introduces a novel data augmentation technique, aimed at automating spine tumor segmentation and localization through AI approaches. Leveraging a fusion of fuzzy c-means clustering and Random Forest algorithms, the proposed method achieves successful spine tumor segmentation based on predefined masks initially delineated by domain experts in medical imaging. Subsequently, a Convolutional Neural Network (CNN) architecture is employed for tumor classification. Moreover, 3D vertebral segmentation and labeling techniques are used to help pinpoint the exact location of the tumors in the lumbar spine. Results indicate a remarkable performance, with 99% accuracy for tumor segmentation, 98% accuracy for tumor classification, and 99% accuracy for tumor localization achieved with the proposed approach. These metrics surpass the efficacy of existing state-of-the-art techniques, as evidenced by superior Dice Score, Class Accuracy, and Intersection over Union (IOU) on class accuracy metrics. This innovative methodology holds promise for enhancing the diagnostic capabilities in detecting and characterizing spinal tumors, thereby facilitating more effective clinical decision-making.
• Abstract（参考訳）: 医用画像では、三次元(3D)空間における脊髄腫瘍の分節化と局在化は、主にデータ可用性の制限から生じる重要な計算上の課題を引き起こす。 そこで本研究では, 脊椎腫瘍の領域分割と局所化をAIアプローチで自動化することを目的とした, 新たなデータ拡張手法を提案する。 ファジィなc-meansクラスタリングとランダムフォレストアルゴリズムの融合を利用して、この手法は、当初医療画像の領域の専門家が定義していたマスクに基づいて、脊柱腫瘍のセグメンテーションに成功した。 その後、腫瘍分類には畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャが使用される。 さらに, 腰椎腫瘍の正確な位置を特定するために, 3次元椎体分割法とラベル付け法が用いられている。 その結果, 腫瘍分節の99%の精度, 腫瘍分類の98%の精度, 腫瘍局在の99%の精度が得られた。 これらの指標は、クラスの精度の指標に関する優れたDice Score、Class Accuracy、Intersection over Union(IOU)によって証明されているように、既存の最先端技術の有効性を超越している。 この革新的な手法は、脊髄腫瘍の検出および特徴付けにおける診断能力の向上を約束し、より効果的な臨床的意思決定を容易にする。

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