論文の概要: Enhancing Generalized Fetal Brain MRI Segmentation using A Cascade Network with Depth-wise Separable Convolution and Attention Mechanism
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15205v1
- Date: Fri, 24 May 2024 04:23:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 17:59:15.062410
- Title: Enhancing Generalized Fetal Brain MRI Segmentation using A Cascade Network with Depth-wise Separable Convolution and Attention Mechanism
- Title（参考訳）: Depth-wise Disparable Convolution and Attention Mechanism を用いた大脳皮質MRIの一般化
- Authors: Zhigao Cai, Xing-Ming Zhao,
- Abstract要約: そこで我々は,胎児脳MRIセグメントの精度と一般化を高めるために,CasUNextと呼ばれる新しいカスケードネットワークを提案する。
CasUNextはPhilipsとSiemensの2つのスキャナーから20～36週間の胎児MRIで評価した。
その結果,CasUNext は U-Net や他の最先端手法と比較してセグメンテーション性能が向上していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2252684361733293
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automatic segmentation of the fetal brain is still challenging due to the health state of fetal development, motion artifacts, and variability across gestational ages, since existing methods rely on high-quality datasets of healthy fetuses. In this work, we propose a novel cascade network called CasUNext to enhance the accuracy and generalization of fetal brain MRI segmentation. CasUNext incorporates depth-wise separable convolution, attention mechanisms, and a two-step cascade architecture for efficient high-precision segmentation. The first network localizes the fetal brain region, while the second network focuses on detailed segmentation. We evaluate CasUNext on 150 fetal MRI scans between 20 to 36 weeks from two scanners made by Philips and Siemens including axial, coronal, and sagittal views, and also validated on a dataset of 50 abnormal fetuses. Results demonstrate that CasUNext achieves improved segmentation performance compared to U-Nets and other state-of-the-art approaches. It obtains an average Dice coefficient of 96.1% and mean intersection over union of 95.9% across diverse scenarios. CasUNext shows promising capabilities for handling the challenges of multi-view fetal MRI and abnormal cases, which could facilitate various quantitative analyses and apply to multi-site data.
- Abstract（参考訳）: 胎児の脳の自動分節は、胎児の発達の健康状態、運動アーティファクト、および妊娠期の変動によって依然として困難であり、既存の方法は健康な胎児の高品質なデータセットに依存している。
本研究では,胎児脳MRIセグメントの精度と一般化を高めるために,CasUNextと呼ばれる新しいカスケードネットワークを提案する。
CasUNextは、深度的に分離可能な畳み込み、注意機構、そして効率的な高精度セグメンテーションのための2段階のカスケードアーキテクチャを組み込んでいる。
第1のネットワークは胎児の脳領域をローカライズし、第2のネットワークは詳細なセグメンテーションに焦点を当てる。
CasUNextは、PhilipsとSiemensの2つのスキャナー(軸、冠、矢状視)から20～36週間の胎児MRIで評価し、異常胎児50例のデータセットで検証した。
その結果,CasUNext は U-Net や他の最先端手法と比較してセグメンテーション性能が向上していることがわかった。
平均ディース係数は96.1%、結合平均は95.9%である。
CasUNextは、多視点胎児MRIと異常症例の課題に対処する有望な能力を示し、様々な定量的分析を促進し、マルチサイトデータに適用することができる。
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