論文の概要: Leveraging SeNet and ResNet Synergy within an Encoder-Decoder Architecture for Glioma Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00804v1
- Date: Sun, 1 Sep 2024 18:50:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 09:01:41.266566
- Title: Leveraging SeNet and ResNet Synergy within an Encoder-Decoder Architecture for Glioma Detection
- Title（参考訳）: グリオーマ検出のためのエンコーダデコーダアーキテクチャにおけるSeNetとResNetのシナジーの活用
- Authors: Pandiyaraju V, Shravan Venkatraman, Abeshek A, Pavan Kumar S, Aravintakshan S A,
- Abstract要約: 本研究では,エンコーダ-デコーダフレームワークにおけるSeNetアーキテクチャとResNetアーキテクチャの相乗効果を利用する。
提案モデルは,SeResNet-152のパワーをバックボーンとして組み込んで,堅牢なエンコーダデコーダ構造に統合する。
このモデルの評価は強い性能を示し、ディス係数が87%、精度が89.12%、IoUスコアが88%、IoUスコアが82%に達した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Brain tumors are abnormalities that can severely impact a patient's health, leading to life-threatening conditions such as cancer. These can result in various debilitating effects, including neurological issues, cognitive impairment, motor and sensory deficits, as well as emotional and behavioral changes. These symptoms significantly affect a patient's quality of life, making early diagnosis and timely treatment essential to prevent further deterioration. However, accurately segmenting the tumor region from medical images, particularly MRI scans, is a challenging and time-consuming task that requires the expertise of radiologists. Manual segmentation can also be prone to human errors. To address these challenges, this research leverages the synergy of SeNet and ResNet architectures within an encoder-decoder framework, designed specifically for glioma detection and segmentation. The proposed model incorporates the power of SeResNet-152 as the backbone, integrated into a robust encoder-decoder structure to enhance feature extraction and improve segmentation accuracy. This novel approach significantly reduces the dependency on manual tasks and improves the precision of tumor identification. Evaluation of the model demonstrates strong performance, achieving 87% in Dice Coefficient, 89.12% in accuracy, 88% in IoU score, and 82% in mean IoU score, showcasing its effectiveness in tackling the complex problem of brain tumor segmentation.
- Abstract（参考訳）: 脳腫瘍は、患者の健康に深刻な影響を与える異常であり、がんなどの生命の危険をもたらす。
これらは、神経学的な問題、認知障害、運動と感覚の障害、感情や行動の変化など、様々な不安定な効果をもたらす可能性がある。
これらの症状は患者の生活の質に大きな影響を与え、早期診断とタイムリーな治療はさらなる悪化を防ぐために不可欠である。
しかし、医用画像、特にMRIスキャンから腫瘍領域を正確に分類することは、放射線技師の専門知識を必要とする困難かつ時間を要する課題である。
手動のセグメンテーションは、人間のエラーも起こりやすい。
これらの課題に対処するために、この研究は、グリオーマの検出とセグメンテーションのために特別に設計されたエンコーダデコーダフレームワーク内のSeNetとResNetアーキテクチャの相乗効果を利用する。
提案モデルは,SeResNet-152のパワーをバックボーンとして組み込んで,ロバストエンコーダデコーダ構造に統合し,特徴抽出を強化し,セグメンテーション精度を向上させる。
この手法は手作業への依存を著しく減らし,腫瘍の同定精度を向上させる。
モデルの評価は、Dice Coefficientの87%、精度89.12%、IoUスコアの88%、IoUスコアの平均82%を達成し、脳腫瘍セグメンテーションの複雑な問題に対処する効果を示す。
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