論文の概要: Brain Tumor Segmentation in MRI Images with 3D U-Net and Contextual Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08470v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 13:04:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 17:29:40.203289
• Title: Brain Tumor Segmentation in MRI Images with 3D U-Net and Contextual Transformer
• Title（参考訳）: 3次元U-Netと文脈変換器を用いたMRI画像の脳腫瘍分離
• Authors: Thien-Qua T. Nguyen, Hieu-Nghia Nguyen, Thanh-Hieu Bui, Thien B. Nguyen-Tat, Vuong M. Ngo,
• Abstract要約: 本研究では,3D-UNetモデルとコンテキストトランスフォーマ(CoT)を併用したMRIにおける脳腫瘍の正確なセグメンテーションのための改良手法を提案する。 提案モデルでは,CoTから腫瘍の質量特性を同期させ,特徴抽出を相互に強化し,詳細な腫瘍の質量構造を正確に把握する。 いくつかの実験結果から,提案手法の優れたセグメンテーション性能が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5033155053523042
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This research presents an enhanced approach for precise segmentation of brain tumor masses in magnetic resonance imaging (MRI) using an advanced 3D-UNet model combined with a Context Transformer (CoT). By architectural expansion CoT, the proposed model extends its architecture to a 3D format, integrates it smoothly with the base model to utilize the complex contextual information found in MRI scans, emphasizing how elements rely on each other across an extended spatial range. The proposed model synchronizes tumor mass characteristics from CoT, mutually reinforcing feature extraction, facilitating the precise capture of detailed tumor mass structures, including location, size, and boundaries. Several experimental results present the outstanding segmentation performance of the proposed method in comparison to current state-of-the-art approaches, achieving Dice score of 82.0%, 81.5%, 89.0% for Enhancing Tumor, Tumor Core and Whole Tumor, respectively, on BraTS2019.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,3D-UNetモデルとコンテキストトランスフォーマ(CoT)を併用したMRIを用いた脳腫瘍の正確な領域分割法を提案する。 アーキテクチャ拡張CoTにより、提案モデルはアーキテクチャを3次元形式に拡張し、ベースモデルとスムーズに統合し、MRIスキャンで見いだされる複雑なコンテキスト情報を活用する。 提案モデルでは,CoTから腫瘍の質量特性を同期させ,特徴抽出を相互に強化し,位置,サイズ,境界などの詳細な腫瘍の質量構造を正確に把握する。 いくつかの実験結果から,BraTS2019のDiceスコアは82.0%,81.5%,89.0%,腫瘍コアは89.0%であった。

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