論文の概要: Intuitive Axial Augmentation Using Polar-Sine-Based Piecewise Distortion for Medical Slice-Wise Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03352v2
• Date: Wed, 26 Mar 2025 15:19:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 14:57:01.069019
• Title: Intuitive Axial Augmentation Using Polar-Sine-Based Piecewise Distortion for Medical Slice-Wise Segmentation
• Title（参考訳）: 極sine-based Piecewise Distortion を用いたスライス・ワイズ・セグメンテーションの直観的軸方向増強
• Authors: Yiqin Zhang, Qingkui Chen, Chen Huang, Zhengjie Zhang, Meiling Chen, Zhibing Fu,
• Abstract要約: 我々は,従来のデジタル画像とは別に,医用画像の特徴を再考し,認識する。 本稿では, より弾力性が高く, 放射線検査法に適合する医用別拡張アルゴリズムを提案する。 本手法は,医療従事者にとって直感的な設計と理解の容易さが特徴である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.471795611968146
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most data-driven models for medical image analysis rely on universal augmentations to improve accuracy. Experimental evidence has confirmed their effectiveness, but the unclear mechanism underlying them poses a barrier to the widespread acceptance and trust in such methods within the medical community. We revisit and acknowledge the unique characteristics of medical images apart from traditional digital images, and consequently, proposed a medical-specific augmentation algorithm that is more elastic and aligns well with radiology scan procedure. The method performs piecewise affine with sinusoidal distorted ray according to radius on polar coordinates, thus simulating uncertain postures of human lying flat on the scanning table. Our method could generate human visceral distribution without affecting the fundamental relative position on axial plane. Two non-adaptive algorithms, namely Meta-based Scan Table Removal and Similarity-Guided Parameter Search, are introduced to bolster robustness of our augmentation method. In contrast to other methodologies, our method is highlighted for its intuitive design and ease of understanding for medical professionals, thereby enhancing its applicability in clinical scenarios. Experiments show our method improves accuracy with two modality across multiple famous segmentation frameworks without requiring more data samples. Our preview code is available in: https://github.com/MGAMZ/PSBPD.
• Abstract（参考訳）: 医療画像解析のためのデータ駆動モデルの多くは、精度を向上させるために普遍的な拡張に依存している。 実験的な証拠により効果は確認されているが、その根底にある不明瞭なメカニズムは、医療コミュニティ内で広く受け入れられ、そのような方法への信頼に障害をもたらす。 そこで我々は,従来のデジタル画像とは別に,医用画像の特徴を再検討し認識し,より弾力性が高く,X線学的スキャン法と整合性のある医学特化アルゴリズムを提案する。 本発明の方法は、極座標の半径に応じて正弦波歪んだ光を片方向アフィンで行い、走査テーブル上に横たわっている人間の不確実な姿勢をシミュレートする。 本手法は, 軸方向の相対位置に影響を及ぼすことなく, 人間の内臓分布を生成できる。 メタベースのスキャンテーブル除去と類似性誘導パラメータ探索という2つの非適応アルゴリズムを導入し,拡張手法のロバスト性を高めた。 他の手法とは対照的に,本手法は直感的な設計と医療従事者への理解の容易さで強調され,臨床シナリオにおける適用性の向上に寄与する。 実験により、複数の有名なセグメンテーションフレームワーク間で、より多くのデータサンプルを必要とせずに、2つのモダリティで精度を向上することを示す。 プレビューコードは、https://github.com/MGAMZ/PSBPD.comで利用可能です。

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