論文の概要: Segmentation Strategies in Deep Learning for Prostate Cancer Diagnosis: A Comparative Study of Mamba, SAM, and YOLO

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16205v2
• Date: Wed, 2 Oct 2024 18:18:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 17:52:35.659850
• Title: Segmentation Strategies in Deep Learning for Prostate Cancer Diagnosis: A Comparative Study of Mamba, SAM, and YOLO
• Title（参考訳）: 前立腺癌診断における深層学習のセグメンテーション戦略--マンバ,SAM,YOLOの比較研究
• Authors: Ali Badiezadeh, Amin Malekmohammadi, Seyed Mostafa Mirhassani, Parisa Gifani, Majid Vafaeezadeh,
• Abstract要約: 本研究は,前立腺癌組織像の分画のための深層学習法であるMamba,SAM,YOLOの比較分析を行った。 Gleason 2019 と SICAPv2 という2つの総合データセット上で,Dice スコア,精度,リコール指標を用いてこれらのモデルの性能を評価した。 H-Vmunetモデルの高度なアーキテクチャは、高階の視覚状態空間と2D選択的スキャン操作を統合することで、効率的かつセンシティブな病変検出を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6116681488656472
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate segmentation of prostate cancer histopathology images is crucial for diagnosis and treatment planning. This study presents a comparative analysis of three deep learning-based methods, Mamba, SAM, and YOLO, for segmenting prostate cancer histopathology images. We evaluated the performance of these models on two comprehensive datasets, Gleason 2019 and SICAPv2, using Dice score, precision, and recall metrics. Our results show that the High-order Vision Mamba UNet (H-vmunet) model outperforms the other two models, achieving the highest scores across all metrics on both datasets. The H-vmunet model's advanced architecture, which integrates high-order visual state spaces and 2D-selective-scan operations, enables efficient and sensitive lesion detection across different scales. Our study demonstrates the potential of the H-vmunet model for clinical applications and highlights the importance of robust validation and comparison of deep learning-based methods for medical image analysis. The findings of this study contribute to the development of accurate and reliable computer-aided diagnosis systems for prostate cancer. The code is available at http://github.com/alibdz/prostate-segmentation.
• Abstract（参考訳）: 前立腺癌病理像の正確な分節化は診断と治療計画に不可欠である。 本研究は,前立腺癌組織像の分画のための深層学習法であるMamba,SAM,YOLOの比較分析を行った。 Gleason 2019 と SICAPv2 という2つの総合データセット上で,Dice スコア,精度,リコール指標を用いてこれらのモデルの性能を評価した。 以上の結果から,高次視覚マンバUNet(H-vmunet)モデルが他の2モデルより優れており,両データセットのすべての指標で最高のスコアが得られた。 H-Vmunetモデルの高度なアーキテクチャは、高階の視覚状態空間と2D選択的スキャン操作を統合し、異なるスケールにわたる効率的で機密性の高い病変検出を可能にする。 本研究は, 臨床応用におけるH-Vmunetモデルの可能性を示し, 医用画像解析における堅牢な検証の重要性と深層学習法の比較を明らかにする。 本研究は,前立腺癌に対する正確かつ信頼性の高いコンピュータ支援診断システムの開発に寄与する。 コードはhttp://github.com/alibdz/prostate-segmentation.comで入手できる。

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