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: 2024-11-28 17:07:51.174914
• 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
• 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: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• 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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