論文の概要: Ensemble Learning and 3D Pix2Pix for Comprehensive Brain Tumor Analysis in Multimodal MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11849v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 15:10:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:59:04.134947
• Title: Ensemble Learning and 3D Pix2Pix for Comprehensive Brain Tumor Analysis in Multimodal MRI
• Title（参考訳）: マルチモーダルMRIにおける包括的脳腫瘍解析のためのアンサンブル学習と3次元Pix2Pix
• Authors: Ramy A. Zeineldin, Franziska Mathis-Ullrich,
• Abstract要約: 本研究では,ハイブリッドトランスモデルと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたアンサンブル学習の強みを活用した統合的アプローチを提案する。 本手法は,アキシャルアテンションとトランスフォーマーエンコーダを併用して,高機能な空間関係モデリングを行う。 その結果,Dice similarity Coefficient (DSC), Hausdorff Distance (HD95), Structure similarity Index Measure (SSIM), Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Mean-Square Error (MSE) などの画期的な評価が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.104687387907779
• License:
• Abstract: Motivated by the need for advanced solutions in the segmentation and inpainting of glioma-affected brain regions in multi-modal magnetic resonance imaging (MRI), this study presents an integrated approach leveraging the strengths of ensemble learning with hybrid transformer models and convolutional neural networks (CNNs), alongside the innovative application of 3D Pix2Pix Generative Adversarial Network (GAN). Our methodology combines robust tumor segmentation capabilities, utilizing axial attention and transformer encoders for enhanced spatial relationship modeling, with the ability to synthesize biologically plausible brain tissue through 3D Pix2Pix GAN. This integrated approach addresses the BraTS 2023 cluster challenges by offering precise segmentation and realistic inpainting, tailored for diverse tumor types and sub-regions. The results demonstrate outstanding performance, evidenced by quantitative evaluations such as the Dice Similarity Coefficient (DSC), Hausdorff Distance (HD95) for segmentation, and Structural Similarity Index Measure (SSIM), Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), and Mean-Square Error (MSE) for inpainting. Qualitative assessments further validate the high-quality, clinically relevant outputs. In conclusion, this study underscores the potential of combining advanced machine learning techniques for comprehensive brain tumor analysis, promising significant advancements in clinical decision-making and patient care within the realm of medical imaging.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルMRI(Multi-modal magnetic resonance imaging)におけるグリオーマに影響を及ぼす脳領域のセグメンテーションと塗装の高度なソリューションの必要性から,ハイブリッドトランスフォーマーモデルと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によるアンサンブル学習の強みを生かした統合的アプローチと,3D Pix2Pix Generative Adversarial Network(GAN)の革新的な応用を提案する。 本手法は, 3D Pix2Pix GANを用いて生体可塑性脳組織を合成する能力と, 軸方向の注意とトランスフォーマーエンコーダを用いて空間関係モデリングを行う。 この統合アプローチはBraTS 2023クラスタの課題に対処し、さまざまな腫瘍タイプやサブリージョンに適した、正確なセグメンテーションと現実的なインペイントを提供する。 その結果,Dice similarity Coefficient (DSC), Hausdorff Distance (HD95), Structure similarity Index Measure (SSIM), Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Mean-Square Error (MSE) などの画期的な評価が得られた。 質的な評価は、高品質で臨床的に関連するアウトプットをさらに検証する。 本研究は,脳腫瘍の包括的解析に先進的な機械学習技術を組み合わせる可能性を強調し,医療画像の領域における臨床意思決定と患者ケアの大幅な進歩を期待するものである。

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