Fugu-MT 論文翻訳(概要): Segmentation of Non-Small Cell Lung Carcinomas: Introducing DRU-Net and Multi-Lens Distortion

論文の概要: Segmentation of Non-Small Cell Lung Carcinomas: Introducing DRU-Net and Multi-Lens Distortion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14287v1
Date: Thu, 20 Jun 2024 13:14:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-21 13:42:16.070004
Title: Segmentation of Non-Small Cell Lung Carcinomas: Introducing DRU-Net and Multi-Lens Distortion
Title（参考訳）: 非小細胞肺癌の分節 : DRU-NetとMulti-Lens歪みの導入
Authors: Soroush Oskouei, Marit Valla, André Pedersen, Erik Smistad, Vibeke Grotnes Dale, Maren Høibø, Sissel Gyrid Freim Wahl, Mats Dehli Haugum, Thomas Langø, Maria Paula Ramnefjell, Lars Andreas Akslen, Gabriel Kiss, Hanne Sorger,
Abstract要約: 我々は,ヒト非小細胞肺癌の悪性度を規定するセグメンテーションモデル(DRU-Net)を提案している。我々は提案したモデルを作成するために2つのデータセット(ノルウェーの肺がんバイオバンクとHaukeland大学肺がんコホート)を使用した。提案した空間拡張法(マルチレンズ歪み)により,ネットワーク性能は3%向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1935997508026988
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Considering the increased workload in pathology laboratories today, automated tools such as artificial intelligence models can help pathologists with their tasks and ease the workload. In this paper, we are proposing a segmentation model (DRU-Net) that can provide a delineation of human non-small cell lung carcinomas and an augmentation method that can improve classification results. The proposed model is a fused combination of truncated pre-trained DenseNet201 and ResNet101V2 as a patch-wise classifier followed by a lightweight U-Net as a refinement model. We have used two datasets (Norwegian Lung Cancer Biobank and Haukeland University Hospital lung cancer cohort) to create our proposed model. The DRU-Net model achieves an average of 0.91 Dice similarity coefficient. The proposed spatial augmentation method (multi-lens distortion) improved the network performance by 3%. Our findings show that choosing image patches that specifically include regions of interest leads to better results for the patch-wise classifier compared to other sampling methods. The qualitative analysis showed that the DRU-Net model is generally successful in detecting the tumor. On the test set, some of the cases showed areas of false positive and false negative segmentation in the periphery, particularly in tumors with inflammatory and reactive changes.
Abstract（参考訳）: 今日の病理研究所の作業負荷の増加を考えると、人工知能モデルのような自動化されたツールが、病理学者の作業の助けとなり、作業負荷が軽減される。そこで本研究では,ヒト非小細胞肺癌の非小細胞癌の非小細胞癌の非小細胞癌の非小細胞化を規定するセグメンテーションモデル(DRU-Net)と,分類結果を改善するための拡張法を提案する。提案モデルでは,パッチワイド分類器としてTruncated Pre-trained DenseNet201とResNet101V2を,改良モデルとして軽量なU-Netを併用した。我々は提案したモデルを作成するために2つのデータセット(ノルウェーの肺がんバイオバンクとHaukeland大学肺がんコホート)を使用した。 DRU-Netモデルは平均0.91Dice類似度係数を達成する。提案した空間拡張法(マルチレンズ歪み)により,ネットワーク性能は3%向上した。その結果,特に関心領域を含む画像パッチを選択すると,他のサンプリング手法と比較して,パッチワイド分類器の精度が向上することがわかった。定性的解析の結果,DRU-Netモデルが腫瘍の検出に成功していることが明らかとなった。テストセットでは, 炎症性, 反応性変化のある腫瘍において, 末梢に偽陽性, 偽陰性領域が認められた例も見られた。

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