論文の概要: Exploration of Multi-Scale Image Fusion Systems in Intelligent Medical Image Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18548v1
- Date: Thu, 23 May 2024 04:33:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 06:12:00.592159
- Title: Exploration of Multi-Scale Image Fusion Systems in Intelligent Medical Image Analysis
- Title（参考訳）: インテリジェント医用画像解析におけるマルチスケール画像融合システムの探索
- Authors: Yuxiang Hu, Haowei Yang, Ting Xu, Shuyao He, Jiajie Yuan, Haozhang Deng,
- Abstract要約: MRI画像上で脳腫瘍の自動分離を行う必要がある。
このプロジェクトは、U-Netに基づいたMRIアルゴリズムを構築することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.881664394416534
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The diagnosis of brain cancer relies heavily on medical imaging techniques, with MRI being the most commonly used. It is necessary to perform automatic segmentation of brain tumors on MRI images. This project intends to build an MRI algorithm based on U-Net. The residual network and the module used to enhance the context information are combined, and the void space convolution pooling pyramid is added to the network for processing. The brain glioma MRI image dataset provided by cancer imaging archives was experimentally verified. A multi-scale segmentation method based on a weighted least squares filter was used to complete the 3D reconstruction of brain tumors. Thus, the accuracy of three-dimensional reconstruction is further improved. Experiments show that the local texture features obtained by the proposed algorithm are similar to those obtained by laser scanning. The algorithm is improved by using the U-Net method and an accuracy of 0.9851 is obtained. This approach significantly enhances the precision of image segmentation and boosts the efficiency of image classification.
- Abstract（参考訳）: 脳腫瘍の診断は医療画像技術に大きく依存しており、MRIが最も一般的に用いられている。
MRI画像上で脳腫瘍の自動分離を行う必要がある。
このプロジェクトは、U-Netに基づいたMRIアルゴリズムを構築することを目的としている。
残余ネットワークと、コンテキスト情報を強化するために使用されるモジュールとを結合し、このネットワークに空空間畳み込みプールピラミッドを付加して処理する。
脳グリオーマMRI画像データセットは, 癌画像アーカイブにより実験的に検証された。
重み付き最小二乗フィルタを用いたマルチスケールセグメンテーション法を用いて脳腫瘍の3次元再構成を行った。
これにより、3次元再構成の精度がさらに向上する。
実験により,提案アルゴリズムにより得られた局所的なテクスチャ特性は,レーザースキャンにより得られたものと類似していることがわかった。
U-Net法を用いてアルゴリズムを改良し、精度0.9851を得る。
このアプローチは画像分割の精度を大幅に向上させ、画像分類の効率を高める。
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