Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hybrid Multihead Attentive Unet-3D for Brain Tumor Segmentation

論文の概要: Hybrid Multihead Attentive Unet-3D for Brain Tumor Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13304v1
Date: Wed, 22 May 2024 02:46:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-25 01:34:09.719441
Title: Hybrid Multihead Attentive Unet-3D for Brain Tumor Segmentation
Title（参考訳）: 脳腫瘍分離のためのハイブリッドマルチヘッド検出Unet-3D
Authors: Muhammad Ansab Butt, Absaar Ul Jabbar,
Abstract要約: 脳腫瘍のセグメンテーションは、医療画像解析において重要な課題であり、脳腫瘍患者の診断と治療計画を支援する。様々な深層学習技術がこの分野で大きな進歩を遂げてきたが、脳腫瘍形態の複雑で変動的な性質のため、精度の面ではまだ限界に直面している。本稿では,脳腫瘍の正確なセグメンテーションにおける課題を解決するために,新しいハイブリッドマルチヘッド注意型U-Netアーキテクチャを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Brain tumor segmentation is a critical task in medical image analysis, aiding in the diagnosis and treatment planning of brain tumor patients. The importance of automated and accurate brain tumor segmentation cannot be overstated. It enables medical professionals to precisely delineate tumor regions, assess tumor growth or regression, and plan targeted treatments. Various deep learning-based techniques proposed in the literature have made significant progress in this field, however, they still face limitations in terms of accuracy due to the complex and variable nature of brain tumor morphology. In this research paper, we propose a novel Hybrid Multihead Attentive U-Net architecture, to address the challenges in accurate brain tumor segmentation, and to capture complex spatial relationships and subtle tumor boundaries. The U-Net architecture has proven effective in capturing contextual information and feature representations, while attention mechanisms enhance the model's ability to focus on informative regions and refine the segmentation boundaries. By integrating these two components, our proposed architecture improves accuracy in brain tumor segmentation. We test our proposed model on the BraTS 2020 benchmark dataset and compare its performance with the state-of-the-art well-known SegNet, FCN-8s, and Dense121 U-Net architectures. The results show that our proposed model outperforms the others in terms of the evaluated performance metrics.
Abstract（参考訳）: 脳腫瘍のセグメンテーションは、医療画像解析において重要な課題であり、脳腫瘍患者の診断と治療計画を支援する。自動化された正確な脳腫瘍セグメンテーションの重要性は過大評価できない。医療専門家は腫瘍領域を正確に切り離し、腫瘍の成長または退縮を評価し、標的とする治療を計画できる。この分野では様々な深層学習に基づく手法が大きな進歩を遂げているが、脳腫瘍形態の複雑で変動的な性質のため、精度の面ではまだ限界に直面している。本稿では,脳腫瘍の正確なセグメンテーションの課題に対処し,複雑な空間的関係と微妙な腫瘍境界を捉えるために,新しいハイブリッドマルチヘッド監視型U-Netアーキテクチャを提案する。 U-Netアーキテクチャは、コンテキスト情報と特徴表現をキャプチャする上で有効であることが証明され、一方で注意機構は、情報領域に集中し、セグメンテーション境界を洗練するモデルの能力を高める。これら2つの要素を統合することで,脳腫瘍のセグメント化の精度が向上する。提案したモデルをBraTS 2020ベンチマークデータセット上でテストし,その性能を最先端のSegNet,FCN-8s,Dense121 U-Netアーキテクチャと比較した。その結果,評価結果から,提案モデルが他のモデルよりも優れていることがわかった。

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