論文の概要: SiNGR: Brain Tumor Segmentation via Signed Normalized Geodesic Transform Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16813v4
• Date: Thu, 22 Aug 2024 17:04:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 19:15:36.392188
• Title: SiNGR: Brain Tumor Segmentation via Signed Normalized Geodesic Transform Regression
• Title（参考訳）: SiNGR : サイン付き正規化ジオデシックトランスフォーメーションレグレッションによる脳腫瘍分離
• Authors: Trung Dang, Huy Hoang Nguyen, Aleksei Tiulpin,
• Abstract要約: 本稿では,脳腫瘍近傍の不確かさを捉えるために,新しい基底真理ラベル変換を提案する。 このアイデアを、高次元出力空間における効果的な回帰学習を可能にするFocal-like regression L1-lossと組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7141182051230914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the primary challenges in brain tumor segmentation arises from the uncertainty of voxels close to tumor boundaries. However, the conventional process of generating ground truth segmentation masks fails to treat such uncertainties properly. Those "hard labels" with 0s and 1s conceptually influenced the majority of prior studies on brain image segmentation. As a result, tumor segmentation is often solved through voxel classification. In this work, we instead view this problem as a voxel-level regression, where the ground truth represents a certainty mapping from any pixel to the border of the tumor. We propose a novel ground truth label transformation, which is based on a signed geodesic transform, to capture the uncertainty in brain tumors' vicinity. We combine this idea with a Focal-like regression L1-loss that enables effective regression learning in high-dimensional output space by appropriately weighting voxels according to their difficulty. We thoroughly conduct an experimental evaluation to validate the components of our proposed method, compare it to a diverse array of state-of-the-art segmentation models, and show that it is architecture-agnostic. The code of our method is made publicly available (\url{https://github.com/Oulu-IMEDS/SiNGR/}).
• Abstract（参考訳）: 脳腫瘍のセグメンテーションにおける主要な課題の1つは、腫瘍の境界に近いボクセルの不確実性から生じる。 しかし、地上の真理分割マスクを生成する従来のプロセスでは、そのような不確かさを適切に扱えない。 0 と 1 の「硬いラベル」は、脳画像のセグメンテーションに関する以前の研究の大多数に概念的に影響を与えた。 その結果、腫瘍の分節は、しばしばボクセル分類によって解決される。 この研究では、この問題をボクセルレベルの回帰とみなし、基底真理は任意のピクセルから腫瘍の境界への確実なマッピングを表す。 我々は,脳腫瘍近傍の不確実性を捉えるために,サイン付き測地線変換に基づく新しい基底真理ラベル変換を提案する。 このアイデアをFocalライクな回帰L1-lossと組み合わせ、その難易度に応じてボクセルを適切に重み付けすることで、高次元出力空間での効果的な回帰学習を可能にする。 提案手法の構成要素を検証し, 各種の最先端セグメンテーションモデルと比較し, アーキテクチャに依存しないことを示す。 提案手法のコードは公開されている(\url{https://github.com/Oulu-IMEDS/SiNGR/})。

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