論文の概要: Anatomy-guided Pathology Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05844v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 11:44:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 16:00:10.788520
• Title: Anatomy-guided Pathology Segmentation
• Title（参考訳）: 解剖学的ガイド下病理切除
• Authors: Alexander Jaus, Constantin Seibold, Simon Reiß, Lukas Heine, Anton Schily, Moon Kim, Fin Hendrik Bahnsen, Ken Herrmann, Rainer Stiefelhagen, Jens Kleesiek,
• Abstract要約: 本研究では, 解剖学的特徴と病理学的情報を組み合わせた汎用的セグメンテーションモデルを構築し, 病理学的特徴のセグメンテーション精度を高めることを目的とする。 我々の解剖学・病理学交流(APEx)訓練では,ヒト解剖学の問合せ表現に結合特徴空間をデコードする問合せベースのセグメンテーション変換器を用いている。 これにより、FDG-PET-CTとChest X-Rayの病理分類タスクにおいて、強力なベースライン法に比べて最大3.3%のマージンで、ボード全体で最高の結果を報告できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.883822515800205
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pathological structures in medical images are typically deviations from the expected anatomy of a patient. While clinicians consider this interplay between anatomy and pathology, recent deep learning algorithms specialize in recognizing either one of the two, rarely considering the patient's body from such a joint perspective. In this paper, we develop a generalist segmentation model that combines anatomical and pathological information, aiming to enhance the segmentation accuracy of pathological features. Our Anatomy-Pathology Exchange (APEx) training utilizes a query-based segmentation transformer which decodes a joint feature space into query-representations for human anatomy and interleaves them via a mixing strategy into the pathology-decoder for anatomy-informed pathology predictions. In doing so, we are able to report the best results across the board on FDG-PET-CT and Chest X-Ray pathology segmentation tasks with a margin of up to 3.3% as compared to strong baseline methods. Code and models will be publicly available at github.com/alexanderjaus/APEx.
• Abstract（参考訳）: 医学画像の病理構造は、典型的には患者の期待する解剖学から逸脱している。 臨床医は解剖学と病理学の相互作用を考えているが、近年のディープラーニングアルゴリズムは、患者の身体をそのような関節の観点から考えることはめったにない。 本稿では,解剖学的特徴と病理学的情報を組み合わせた一般的なセグメンテーションモデルを構築し,病理学的特徴のセグメンテーション精度を高めることを目的とする。 我々の解剖学・病理学交流(APEx)トレーニングでは,ヒト解剖学の検索表現に結合した特徴空間をデコードし,解剖学的特徴量予測のための病理記述器への混合戦略によりそれらをインターリーブする問合せベースのセグメンテーション変換器を用いている。 これにより、FDG-PET-CTとChest X-Rayの病理分類タスクにおいて、強力なベースライン法に比べて最大3.3%のマージンで、ボード全体で最高の結果を報告できる。 コードとモデルはgithub.com/alexanderjaus/APExで公開されている。

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