Fugu-MT 論文翻訳(概要): Autopet III challenge: Incorporating anatomical knowledge into nnUNet for lesion segmentation in PET/CT

論文の概要: Autopet III challenge: Incorporating anatomical knowledge into nnUNet for lesion segmentation in PET/CT

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12155v1
Date: Wed, 18 Sep 2024 17:16:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-19 16:35:11.483597
Title: Autopet III challenge: Incorporating anatomical knowledge into nnUNet for lesion segmentation in PET/CT
Title（参考訳）: Autopet III 課題 : PET/CTにおける病変セグメンテーションのための nnUNet への解剖学的知識の取り込み
Authors: Hamza Kalisch, Fabian Hörst, Ken Herrmann, Jens Kleesiek, Constantin Seibold,
Abstract要約: AutoPET III ChallengeはPET/CT画像における腫瘍病変の自動切除の進歩に焦点を当てている。我々は,PETスキャンの最大強度投影に基づいて,与えられたPET/CTのトレーサを識別する分類器を開発した。我々の最終提出書は、公開可能なFDGおよびPSMAデータセットに対して76.90%と61.33%のクロスバリデーションDiceスコアを達成している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.376648893167674
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Lesion segmentation in PET/CT imaging is essential for precise tumor characterization, which supports personalized treatment planning and enhances diagnostic precision in oncology. However, accurate manual segmentation of lesions is time-consuming and prone to inter-observer variability. Given the rising demand and clinical use of PET/CT, automated segmentation methods, particularly deep-learning-based approaches, have become increasingly more relevant. The autoPET III Challenge focuses on advancing automated segmentation of tumor lesions in PET/CT images in a multitracer multicenter setting, addressing the clinical need for quantitative, robust, and generalizable solutions. Building on previous challenges, the third iteration of the autoPET challenge introduces a more diverse dataset featuring two different tracers (FDG and PSMA) from two clinical centers. To this extent, we developed a classifier that identifies the tracer of the given PET/CT based on the Maximum Intensity Projection of the PET scan. We trained two individual nnUNet-ensembles for each tracer where anatomical labels are included as a multi-label task to enhance the model's performance. Our final submission achieves cross-validation Dice scores of 76.90% and 61.33% for the publicly available FDG and PSMA datasets, respectively. The code is available at https://github.com/hakal104/autoPETIII/ .
Abstract（参考訳）: PET/CT画像における病変のセグメンテーションは、腫瘍の正確な特徴付けに不可欠であり、個別の治療計画をサポートし、腫瘍学における診断精度を高める。しかし、正確な手動による病変の分割は時間を要するため、サーバ間の変動が難しくなる。 PET/CTの需要の高まりと臨床利用を考えると、自動化セグメンテーション法、特にディープラーニングベースのアプローチはますます関連性が高まっている。 AutoPET III Challengeは、PET/CT画像における腫瘍病変の自動分離をマルチトラックで進めることに焦点を当て、定量的で堅牢で一般化可能なソリューションに対する臨床ニーズに対処する。以前の課題に基づいて、AutoPETチャレンジの第3イテレーションでは、2つの臨床センターから2つの異なるトレーサ(FDGとPSMA)を特徴とする、より多様なデータセットが導入されている。そこで我々は,PETスキャンの最大強度投影に基づいて,与えられたPET/CTのトレーサーを識別する分類器を開発した。モデルの性能を高めるために,解剖学的ラベルをマルチラベルタスクとして含むトレーサ毎に2つのnnUNetアンサンブルを訓練した。我々の最終提出は、公開FDGデータセットとPSMAデータセットでそれぞれ76.90%と61.33%のクロスバリデーションDiceスコアを達成している。コードはhttps://github.com/hakal104/autoPETIII/ で公開されている。

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