論文の概要: Revisiting MAE pre-training for 3D medical image segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23132v2
• Date: Mon, 02 Dec 2024 12:05:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:56:54.252033
• Title: Revisiting MAE pre-training for 3D medical image segmentation
• Title（参考訳）: 3次元医用画像分割のためのMAE事前訓練の見直し
• Authors: Tassilo Wald, Constantin Ulrich, Stanislav Lukyanenko, Andrei Goncharov, Alberto Paderno, Leander Maerkisch, Paul F. Jäger, Klaus Maier-Hein,
• Abstract要約: Self-Supervised Learning (SSL)は、未使用の膨大な臨床データセットの可能性を解放するエキサイティングな機会を提供する。 SSLは自然言語処理やコンピュータビジョンといった分野に革命をもたらし、その3D医療画像コンピューティングへの採用は、3つの重要な落とし穴によって制限されてきた。 本稿では,現在最先端のnnU-Netフレームワーク内の残留U-Netアーキテクチャを用いて,39kの脳MRIボリュームとiiの大規模データセットを活用することにより,これらの課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08484806297945031
• License:
• Abstract: Self-Supervised Learning (SSL) presents an exciting opportunity to unlock the potential of vast, untapped clinical datasets, for various downstream applications that suffer from the scarcity of labeled data. While SSL has revolutionized fields like natural language processing and computer vision, its adoption in 3D medical image computing has been limited by three key pitfalls: Small pre-training dataset sizes, architectures inadequate for 3D medical image analysis, and insufficient evaluation practices. In this paper, we address these issues by i) leveraging a large-scale dataset of 39k 3D brain MRI volumes and ii) using a Residual Encoder U-Net architecture within the state-of-the-art nnU-Net framework. iii) A robust development framework, incorporating 5 development and 8 testing brain MRI segmentation datasets, allowed performance-driven design decisions to optimize the simple concept of Masked Auto Encoders (MAEs) for 3D CNNs. The resulting model not only surpasses previous SSL methods but also outperforms the strong nnU-Net baseline by an average of approximately 3 Dice points setting a new state-of-the-art. Our code and models are made available here.
• Abstract（参考訳）: SSL(Self-Supervised Learning)は、ラベル付きデータの不足に苦しむさまざまな下流アプリケーションに対して、未使用の膨大な臨床データセットの可能性を解放するエキサイティングな機会を提供する。 SSLは自然言語処理やコンピュータビジョンといった分野に革命をもたらしたが、その3つの重要な落とし穴によって、3D画像コンピューティングへの採用が制限されている。 本稿では,これらの問題に対処する。 一 39k3次元脳MRIボリュームの大規模データセットを活用すること。 二 最先端のnnU-Netフレームワーク内でResidual Encoder U-Netアーキテクチャを使用すること。 3)5つの開発と8つの脳MRIセグメンテーションデータセットを組み込んだ堅牢な開発フレームワークにより、3次元CNNのためのMasked Auto Encoders(MAE)の単純な概念を最適化するためのパフォーマンス駆動設計決定が可能となった。 結果として得られたモデルは、以前のSSLメソッドを超えるだけでなく、新しい最先端を設定する平均3つのDiceポイントによって、強力なnnU-Netベースラインを上回ります。 私たちのコードとモデルはここで利用可能です。

関連論文リスト

• Generative Enhancement for 3D Medical Images [74.17066529847546]
  本稿では,3次元医用画像合成の新しい生成手法であるGEM-3Dを提案する。 本手法は2次元スライスから始まり,3次元スライスマスクを用いて患者に提供するための情報スライスとして機能し,生成過程を伝搬する。 3D医療画像をマスクと患者の事前情報に分解することで、GEM-3Dは多目的な3D画像を生成する柔軟な、かつ効果的なソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T15:57:04Z)
• Disruptive Autoencoders: Leveraging Low-level features for 3D Medical Image Pre-training [51.16994853817024]
  本研究は、3Dラジオグラフィ画像のための効果的な事前学習フレームワークの設計に焦点をあてる。 ローカルマスキングと低レベルの摂動の組み合わせによって生成された破壊から、オリジナルのイメージを再構築しようとする事前トレーニングフレームワークであるDisruptive Autoencodersを紹介する。 提案する事前トレーニングフレームワークは、複数のダウンストリームタスクでテストされ、最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-31T17:59:42Z)
• Self-supervised learning via inter-modal reconstruction and feature projection networks for label-efficient 3D-to-2D segmentation [4.5206601127476445]
  ラベル効率のよい3D-to-2Dセグメンテーションのための新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と自己教師付き学習(SSL)手法を提案する。 異なるデータセットの結果から、提案されたCNNは、ラベル付きデータに制限のあるシナリオにおいて、Diceスコアの最大8%まで、アートの状態を著しく改善することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-06T14:16:25Z)
• Video Pretraining Advances 3D Deep Learning on Chest CT Tasks [63.879848037679224]
  大規模自然画像分類データセットの事前学習は、データスカース2D医療タスクのモデル開発に役立っている。 これらの2Dモデルは、3Dコンピュータビジョンベンチマークで3Dモデルに勝っている。 3Dモデルのためのビデオ事前トレーニングにより、より小さなデータセットでより高性能な3D医療タスクを実現することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-02T14:46:58Z)
• ULIP: Learning a Unified Representation of Language, Images, and Point Clouds for 3D Understanding [110.07170245531464]
  現在の3Dモデルは、注釈付きデータの少ないデータセットと、事前に定義されたカテゴリセットによって制限されている。 近年の進歩は、言語などの他のモダリティからの知識を活用することで、同様の問題を著しく軽減できることを示している。 画像,テキスト,3次元点雲の統一表現は,3つのモードからオブジェクト三重項を事前学習することで学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-10T01:34:47Z)
• Slice-level Detection of Intracranial Hemorrhage on CT Using Deep Descriptors of Adjacent Slices [0.31317409221921133]
  そこで本研究では,隣接するスライスのディスクリプタに基づいて,CTスキャンでエンフスライスレベルの分類器を訓練する新しい手法を提案する。 我々は、RSNA頭蓋内出血データセットの課題における、最高のパフォーマンスソリューションの上位4%において、単一のモデルを得る。 提案手法は汎用的であり,MRIなどの他の3次元診断タスクにも適用可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-05T23:20:37Z)
• Advancing 3D Medical Image Analysis with Variable Dimension Transform based Supervised 3D Pre-training [45.90045513731704]
  本稿では,革新的でシンプルな3Dネットワーク事前学習フレームワークを再考する。 再設計された3Dネットワークアーキテクチャにより、データ不足の問題に対処するために、修正された自然画像が使用される。 4つのベンチマークデータセットに関する総合的な実験により、提案した事前学習モデルが収束を効果的に加速できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-05T03:11:21Z)
• Improved Brain Age Estimation with Slice-based Set Networks [18.272915375351914]
  本稿では,脳波予測のための新しいアーキテクチャを提案する。 提案アーキテクチャは, ディープ2D-CNNモデルを用いて, それぞれの2次元スライスをMRIで符号化することによって機能する。 次に、セットネットワークまたは置換不変層を用いて、これらの2Dスライス符号化の情報を組み合わせる。 英国のBiobankデータセットを用いたBrainAGE予測問題の実験では、置換不変層を持つモデルは、他の最先端のアプローチと比較して、より高速にトレーニングし、より良い予測を提供することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-08T18:54:15Z)
• Automated Model Design and Benchmarking of 3D Deep Learning Models for COVID-19 Detection with Chest CT Scans [72.04652116817238]
  3D胸部CTスキャン分類のための3D DLモデルを自動的に検索するための差別化可能なニューラルネットワーク探索(DNAS)フレームワークを提案する。 また,我々のモデルのクラスアクティベーションマッピング(cam)技術を利用して,結果の解釈可能性を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-14T03:45:01Z)
• Planar 3D Transfer Learning for End to End Unimodal MRI Unbalanced Data Segmentation [0.0]
  本稿では,事前学習した2次元畳み込みニューラルネットワーク重みを平面3次元カーネルにマッピングする手法を提案する。 提案手法は2次元VGG-16から転送されるエンコーダを備えた平面3Dres-u-netネットワークにより検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T17:11:50Z)
• Volumetric Medical Image Segmentation: A 3D Deep Coarse-to-fine Framework and Its Adversarial Examples [74.92488215859991]
  本稿では,これらの課題に効果的に取り組むために,新しい3Dベースの粗粒度フレームワークを提案する。 提案した3Dベースのフレームワークは、3つの軸すべてに沿ってリッチな空間情報を活用できるため、2Dよりも大きなマージンで優れている。 我々は,3つのデータセット,NIH膵データセット,JHMI膵データセット,JHMI病理嚢胞データセットについて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-29T15:39:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。