論文の概要: Disentangled PET Lesion Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01758v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 02:50:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:48:42.932377
• Title: Disentangled PET Lesion Segmentation
• Title（参考訳）: 異方性PET病変の分節化
• Authors: Tanya Gatsak, Kumar Abhishek, Hanene Ben Yedder, Saeid Asgari Taghanaki, Ghassan Hamarneh,
• Abstract要約: PET-Disentanglerは3次元UNetライクなエンコーダデコーダアーキテクチャを用いて病気と正常な健康な解剖学的特徴を分解する。 批判ネットワークは、健康なサンプルの分布に合うように健康な潜伏した特徴を奨励するために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.459171554437535
• License:
• Abstract: PET imaging is an invaluable tool in clinical settings as it captures the functional activity of both healthy anatomy and cancerous lesions. Developing automatic lesion segmentation methods for PET images is crucial since manual lesion segmentation is laborious and prone to inter- and intra-observer variability. We propose PET-Disentangler, a 3D disentanglement method that uses a 3D UNet-like encoder-decoder architecture to disentangle disease and normal healthy anatomical features with losses for segmentation, reconstruction, and healthy component plausibility. A critic network is used to encourage the healthy latent features to match the distribution of healthy samples and thus encourages these features to not contain any lesion-related features. Our quantitative results show that PET-Disentangler is less prone to incorrectly declaring healthy and high tracer uptake regions as cancerous lesions, since such uptake pattern would be assigned to the disentangled healthy component.
• Abstract（参考訳）: PET画像は、正常な解剖と癌病変の両方の機能的活性を捉えるため、臨床環境では貴重なツールである。 PET画像の自動病変分割法の開発は,手指の病変分割が困難であり,サーバ間およびサーバ内変動の傾向が強いため,重要な課題である。 PET-Disentanglerは3次元UNetライクなエンコーダ・デコーダアーキテクチャを用いて病気や正常な正常な解剖学的特徴を分解し,セグメンテーション,再構成,健康な構成要素の妥当性を損なう3次元ディコンタングルメント手法である。 批評家ネットワークは、健康な潜伏した特徴を健康なサンプルの分布に合わせるように奨励するために使用され、これらの特徴が病変に関連する特徴を含まないよう奨励する。 その結果, PET-Disentanglerは, 正常および高トレーサーの取り込み部位を癌病変と誤判定する傾向が低かった。

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