Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neuro-TransUNet: Segmentation of stroke lesion in MRI using transformers

論文の概要: Neuro-TransUNet: Segmentation of stroke lesion in MRI using transformers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06017v1
Date: Mon, 10 Jun 2024 04:36:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-11 14:56:31.048778
Title: Neuro-TransUNet: Segmentation of stroke lesion in MRI using transformers
Title（参考訳）: Neuro-TransUNet : 変圧器を用いたMRIにおける脳梗塞の分節
Authors: Muhammad Nouman, Mohamed Mabrok, Essam A. Rashed,
Abstract要約: 本研究では,U-Netの空間的特徴抽出をSwinUNETRのグローバルな文脈処理能力と併用するNeuro-TransUNetフレームワークを提案する。提案したNeuro-TransUNetモデルは、ATLAS v2.0のアントレーニングデータセットでトレーニングされ、既存のディープラーニングアルゴリズムを上回っ、脳卒中病変セグメンテーションの新しいベンチマークを確立する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6554326244334866
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Accurate segmentation of the stroke lesions using magnetic resonance imaging (MRI) is associated with difficulties due to the complicated anatomy of the brain and the different properties of the lesions. This study introduces the Neuro-TransUNet framework, which synergizes the U-Net's spatial feature extraction with SwinUNETR's global contextual processing ability, further enhanced by advanced feature fusion and segmentation synthesis techniques. The comprehensive data pre-processing pipeline improves the framework's efficiency, which involves resampling, bias correction, and data standardization, enhancing data quality and consistency. Ablation studies confirm the significant impact of the advanced integration of U-Net with SwinUNETR and data pre-processing pipelines on performance and demonstrate the model's effectiveness. The proposed Neuro-TransUNet model, trained with the ATLAS v2.0 \emph{training} dataset, outperforms existing deep learning algorithms and establishes a new benchmark in stroke lesion segmentation.
Abstract（参考訳）: MRI(MRI)による脳卒中病変の正確な分画は、脳の複雑な解剖と病変の異なる性質が原因で困難を伴う。本研究では,U-Netの空間的特徴抽出とSwinUNETRのグローバルな文脈的処理能力を併用するNeuro-TransUNetフレームワークについて述べる。包括的なデータ前処理パイプラインは、リサンプリング、バイアス補正、データの標準化を含むフレームワークの効率を改善し、データ品質と一貫性を向上させる。アブレーション研究は、U-NetとSwinUNETRとデータ前処理パイプラインとの高度な統合がパフォーマンスに与える影響を確認し、モデルの有効性を実証する。提案したNeuro-TransUNetモデルは、ATLAS v2.0 \emph{training}データセットでトレーニングされ、既存のディープラーニングアルゴリズムを上回っ、脳卒中病変セグメンテーションの新しいベンチマークを確立する。

関連論文リスト

Self-supervised Brain Lesion Generation for Effective Data Augmentation of Medical Images [0.9626666671366836]
本稿では,脳病変分割モデルのトレーニングのための,新しい現実的なサンプルを効率よく生成するフレームワークを提案する。まず, 対向型自己エンコーダに基づく病変発生器を自己管理的に訓練する。次に,新しい画像合成アルゴリズムであるSoft Poisson Blendingを用いて,合成病変と脳画像のシームレスな結合を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-21T01:53:12Z)
Unveiling Incomplete Modality Brain Tumor Segmentation: Leveraging Masked Predicted Auto-Encoder and Divergence Learning [6.44069573245889]
脳腫瘍のセグメンテーションは、特にマルチモーダルMRI(Multi-modal magnetic resonance imaging)における重要な課題である。本稿では,不完全なモダリティデータから頑健な特徴学習を可能にする,マスク付き予測事前学習方式を提案する。微調整段階において、我々は知識蒸留技術を用いて、完全なモダリティデータと欠落したモダリティデータの間に特徴を整列させ、同時にモデルロバスト性を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-12T20:35:16Z)
Advancing fNIRS Neuroimaging through Synthetic Data Generation and Machine Learning Applications [0.0]
本研究では,機能的近赤外分光法(fNIRS)の神経イメージングへの統合的アプローチを提案する。高品質なニューロイメージングデータセットの不足に対処することにより、モンテカルロシミュレーションとパラメトリックヘッドモデルを利用して総合的な合成データセットを生成する。スケーラブルなデータ生成と処理のためにクラウドベースのインフラストラクチャが確立され、ニューロイメージングデータのアクセシビリティと品質が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-18T09:50:19Z)
Synthetic Data for Robust Stroke Segmentation [0.0]
ディープラーニングに基づくニューロイメージングにおけるセマンティックセグメンテーションは、現在、高解像度スキャンと広範な注釈付きデータセットを必要とする。そこで我々は,既存のSynthSegアプローチの能力を拡張した,病変分割作業のための新しい合成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-02T13:42:29Z)
CathFlow: Self-Supervised Segmentation of Catheters in Interventional Ultrasound Using Optical Flow and Transformers [66.15847237150909]
縦型超音波画像におけるカテーテルのセグメンテーションのための自己教師型ディープラーニングアーキテクチャを提案する。ネットワークアーキテクチャは、Attention in Attentionメカニズムで構築されたセグメンテーショントランスフォーマであるAiAReSeg上に構築されている。我々は,シリコンオルタファントムから収集した合成データと画像からなる実験データセット上で,我々のモデルを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-21T15:13:36Z)
Leveraging Frequency Domain Learning in 3D Vessel Segmentation [50.54833091336862]
本研究では,Fourier領域学習を3次元階層分割モデルにおけるマルチスケール畳み込みカーネルの代用として活用する。管状血管分割作業において,新しいネットワークは顕著なサイス性能(ASACA500が84.37%,ImageCASが80.32%)を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-11T19:07:58Z)
ArSDM: Colonoscopy Images Synthesis with Adaptive Refinement Semantic Diffusion Models [69.9178140563928]
大腸内視鏡検査は臨床診断や治療に不可欠である。注釈付きデータの不足は、既存の手法の有効性と一般化を制限する。本稿では, 下流作業に有用な大腸内視鏡画像を生成するために, 適応Refinement Semantic Diffusion Model (ArSDM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-03T07:55:46Z)
Reliable Joint Segmentation of Retinal Edema Lesions in OCT Images [55.83984261827332]
本稿では,信頼性の高いマルチスケールウェーブレットエンハンストランスネットワークを提案する。本研究では,ウェーブレット型特徴抽出器ネットワークとマルチスケール変圧器モジュールを統合したセグメンテーションバックボーンを開発した。提案手法は,他の最先端セグメンテーション手法と比較して信頼性の高いセグメンテーション精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-01T07:32:56Z)
FAST-AID Brain: Fast and Accurate Segmentation Tool using Artificial Intelligence Developed for Brain [0.8376091455761259]
ヒト脳の132領域への高速かつ正確なセグメンテーションのための新しい深層学習法を提案する。提案モデルは、効率的なU-Netライクなネットワークと、異なるビューと階層関係の交差点の利点を利用する。提案手法は,画像の事前処理や性能低下を伴わずに頭蓋骨や他の人工物を含む脳MRIデータに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-30T16:06:07Z)
Cross-Modality Deep Feature Learning for Brain Tumor Segmentation [158.8192041981564]
本稿では, マルチモーダルMRIデータから脳腫瘍を抽出するクロスモーダルディープ・フィーチャーラーニング・フレームワークを提案する。中心となる考え方は、不十分なデータスケールを補うために、マルチモダリティデータにまたがる豊富なパターンをマイニングすることだ。 on the BraTS benchmarks, this proposed cross-modality deep feature learning framework could effective improve the brain tumor segmentation performance。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-07T07:46:01Z)
Learning Neural Causal Models with Active Interventions [83.44636110899742]
本稿では,データ生成プロセスの根底にある因果構造を素早く識別する能動的介入ターゲット機構を提案する。本手法は,ランダムな介入ターゲティングと比較して,要求される対話回数を大幅に削減する。シミュレーションデータから実世界のデータまで,複数のベンチマークにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-06T13:10:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。