論文の概要: Runtime Freezing: Dynamic Class Loss for Multi-Organ 3D Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08217v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 13:45:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 16:46:00.382452
• Title: Runtime Freezing: Dynamic Class Loss for Multi-Organ 3D Segmentation
• Title（参考訳）: 実行時凍結:マルチオーガン3Dセグメンテーションのための動的クラス損失
• Authors: James Willoughby, Irina Voiculescu,
• Abstract要約: 本研究では,高度不均衡なトレーニングデータの効果を軽減するために,クラスベースの動的損失戦略を提案する。 提案手法は, 課題のあるマルチクラス3次元腹部臓器データセットにおいて, セグメンテーション性能をいかに向上させるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.125790742633738
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Segmentation has become a crucial pre-processing step to many refined downstream tasks, and particularly so in the medical domain. Even with recent improvements in segmentation models, many segmentation tasks remain difficult. When multiple organs are segmented simultaneously, difficulties are due not only to the limited availability of labelled data, but also to class imbalance. In this work we propose dynamic class-based loss strategies to mitigate the effects of highly imbalanced training data. We show how our approach improves segmentation performance on a challenging Multi-Class 3D Abdominal Organ dataset.
• Abstract（参考訳）: セグメンテーションは多くの下流タスク、特に医療領域において重要な前処理ステップとなっている。 最近のセグメンテーションモデルの改善にもかかわらず、多くのセグメンテーションタスクは難しいままである。 複数の臓器を同時に分割する場合、ラベル付きデータの可用性が限られているだけでなく、クラス不均衡も困難である。 本研究では,高度不均衡なトレーニングデータの効果を軽減するために,クラスベースの動的損失戦略を提案する。 提案手法は, 課題のあるマルチクラス3次元腹部臓器データセットにおいて, セグメンテーション性能をいかに向上させるかを示す。

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