論文の概要: Optimizing Brain Tumor Segmentation with MedNeXt: BraTS 2024 SSA and Pediatrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15872v2
• Date: Tue, 26 Nov 2024 16:24:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:31:29.968855
• Title: Optimizing Brain Tumor Segmentation with MedNeXt: BraTS 2024 SSA and Pediatrics
• Title（参考訳）: MedNeXtによる脳腫瘍切除の最適化: BraTS 2024 SSAと小児
• Authors: Sarim Hashmi, Juan Lugo, Abdelrahman Elsayed, Dinesh Saggurthi, Mohammed Elseiagy, Alikhan Nurkamal, Jaskaran Walia, Fadillah Adamsyah Maani, Mohammad Yaqub,
• Abstract要約: 本研究は,MedNeXtを用いたBraTS-2024 SSAおよび小児腫瘍のセグメンテーション法について述べる。 提案手法は,BraTS-2024 SSAデータセットでは平均Dice similarity Coefficient(DSC)が0.896,BraTS小児腫瘍データセットでは平均DSCが0.830であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6820272276959313
• License:
• Abstract: Identifying key pathological features in brain MRIs is crucial for the long-term survival of glioma patients. However, manual segmentation is time-consuming, requiring expert intervention and is susceptible to human error. Therefore, significant research has been devoted to developing machine learning methods that can accurately segment tumors in 3D multimodal brain MRI scans. Despite their progress, state-of-the-art models are often limited by the data they are trained on, raising concerns about their reliability when applied to diverse populations that may introduce distribution shifts. Such shifts can stem from lower quality MRI technology (e.g., in sub-Saharan Africa) or variations in patient demographics (e.g., children). The BraTS-2024 challenge provides a platform to address these issues. This study presents our methodology for segmenting tumors in the BraTS-2024 SSA and Pediatric Tumors tasks using MedNeXt, comprehensive model ensembling, and thorough postprocessing. Our approach demonstrated strong performance on the unseen validation set, achieving an average Dice Similarity Coefficient (DSC) of 0.896 on the BraTS-2024 SSA dataset and an average DSC of 0.830 on the BraTS Pediatric Tumor dataset. Additionally, our method achieved an average Hausdorff Distance (HD95) of 14.682 on the BraTS-2024 SSA dataset and an average HD95 of 37.508 on the BraTS Pediatric dataset. Our GitHub repository can be accessed here: Project Repository : https://github.com/python-arch/BioMbz-Optimizing-Brain-Tumor-Segmentation-with-MedNeXt-BraTS-2024-SS A-and-Pediatrics
• Abstract（参考訳）: 脳MRIで重要な病態を明らかにすることはグリオーマ患者の長期生存に不可欠である。 しかし、手動セグメンテーションは時間を要するため、専門家の介入が必要であり、ヒューマンエラーの影響を受けやすい。 そのため、3次元マルチモーダル脳MRIスキャンで腫瘍を正確に分類できる機械学習手法の開発に多大な研究が費やされている。 その進歩にもかかわらず、最先端のモデルは訓練されているデータによって制限されることが多く、分布の変化をもたらす可能性のある多様な人口に適用した場合の信頼性への懸念が高まる。 このような変化は、低品質MRI技術(例えば、サハラ以南のアフリカ)や、患者人口(例えば、子供)の変動に起因する可能性がある。 BraTS-2024チャレンジは、これらの問題に対処するためのプラットフォームを提供する。 本研究は,MedNeXtを用いたBraTS-2024 SSAおよび小児腫瘍タスクにおける腫瘍の分節化手法について述べる。 提案手法は,BraTS-2024 SSAデータセットでは平均Dice similarity Coefficient(DSC)が0.896,BraTS小児腫瘍データセットでは平均DSCが0.830であった。 さらに,BraTS-2024 SSAデータセットでは平均ハウスドルフ距離(HD95)14.682,BraTSペディアトリデータセットでは平均HD95(37.508)を達成した。 Project Repository: https://github.com/python-arch/BioMbz-Optimizing-Brain-Tumor-Segmentation-with-MedNeXt-BraTS-2024-SS A-and-Pediatrics

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