論文の概要: An Ensemble Approach for Brain Tumor Segmentation and Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17617v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 17:28:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:31:14.447023
• Title: An Ensemble Approach for Brain Tumor Segmentation and Synthesis
• Title（参考訳）: 脳腫瘍の分節と合成のためのアンサンブルアプローチ
• Authors: Juampablo E. Heras Rivera, Agamdeep S. Chopra, Tianyi Ren, Hitender Oswal, Yutong Pan, Zineb Sordo, Sophie Walters, William Henry, Hooman Mohammadi, Riley Olson, Fargol Rezayaraghi, Tyson Lam, Akshay Jaikanth, Pavan Kancharla, Jacob Ruzevick, Daniela Ushizima, Mehmet Kurt,
• Abstract要約: 磁気共鳴イメージング(MRI)における機械学習の統合は、信じられないほど効果的であることが証明されている。 ディープラーニングモデルは、複雑なデータの複雑な詳細をキャプチャするために、複数の処理層を利用する。 本稿では,最先端アーキテクチャを組み込んだディープラーニングフレームワークを提案し,精度の高いセグメンテーションを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.12777007405746044
• License:
• Abstract: The integration of machine learning in magnetic resonance imaging (MRI), specifically in neuroimaging, is proving to be incredibly effective, leading to better diagnostic accuracy, accelerated image analysis, and data-driven insights, which can potentially transform patient care. Deep learning models utilize multiple layers of processing to capture intricate details of complex data, which can then be used on a variety of tasks, including brain tumor classification, segmentation, image synthesis, and registration. Previous research demonstrates high accuracy in tumor segmentation using various model architectures, including nn-UNet and Swin-UNet. U-Mamba, which uses state space modeling, also achieves high accuracy in medical image segmentation. To leverage these models, we propose a deep learning framework that ensembles these state-of-the-art architectures to achieve accurate segmentation and produce finely synthesized images.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴イメージング(MRI)への機械学習の統合は、特にニューロイメージングにおいて信じられないほど効果的であることが証明され、診断精度の向上、画像分析の高速化、そして患者のケアを変える可能性のあるデータ駆動インサイトへと繋がる。 ディープラーニングモデルは、複数の処理層を利用して複雑なデータの複雑な詳細をキャプチャし、脳腫瘍の分類、セグメンテーション、画像合成、登録など、さまざまなタスクで使用できる。 これまでの研究では、nn-UNet や Swin-UNet など、様々なモデルアーキテクチャを用いて、腫瘍のセグメンテーションの精度を実証している。 状態空間モデリングを利用するU-Mambaもまた、医用画像のセグメンテーションにおいて高い精度を達成する。 これらのモデルを活用するために,これらの最先端アーキテクチャをアンサンブルして正確なセグメンテーションを実現し,微細に合成された画像を生成するディープラーニングフレームワークを提案する。

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