Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hierarchical Loss And Geometric Mask Refinement For Multilabel Ribs Segmentation

論文の概要: Hierarchical Loss And Geometric Mask Refinement For Multilabel Ribs Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15500v1
Date: Fri, 24 May 2024 12:39:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-27 14:22:48.311238
Title: Hierarchical Loss And Geometric Mask Refinement For Multilabel Ribs Segmentation
Title（参考訳）: マルチラベルリブ分割のための階層的損失と幾何学的マスク微細化
Authors: Aleksei Leonov, Aleksei Zakharov, Sergey Koshelev, Maxim Pisov, Anvar Kurmukov, Mikhail Belyaev,
Abstract要約: 階層的損失関数を用いたマルチラベルリブ分割モデルを提案する。我々のモデルは、パブリックなRibSeg v2データセットで98.2%のラベル精度を達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22137257283361803
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Automatic ribs segmentation and numeration can increase computed tomography assessment speed and reduce radiologists mistakes. We introduce a model for multilabel ribs segmentation with hierarchical loss function, which enable to improve multilabel segmentation quality. Also we propose postprocessing technique to further increase labeling quality. Our model achieved new state-of-the-art 98.2% label accuracy on public RibSeg v2 dataset, surpassing previous result by 6.7%.
Abstract（参考訳）: 自動リブセグメンテーションと数値化は、計算トモグラフィー評価の速度を高め、放射線技師のミスを減らすことができる。階層的損失関数を持つマルチラベルリブセグメンテーションのモデルを導入し、マルチラベルセグメンテーションの品質を向上させる。また,ラベル付け品質をさらに向上させるポストプロセッシング手法を提案する。我々のモデルは、パブリックなRibSeg v2データセットで98.2%のラベルの精度を新たに達成し、以前の結果を6.7%上回った。

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