論文の概要: Framework for lung CT image segmentation based on UNet++

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02428v1
• Date: Sun, 05 Jan 2025 03:23:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:06:13.003916
• Title: Framework for lung CT image segmentation based on UNet++
• Title（参考訳）: UNet++に基づく肺CT画像分割のためのフレームワーク
• Authors: Hao Ziang, Jingsi Zhang, Lixian Li,
• Abstract要約: 先進的なUNet++モデルをマージする新しいプロセス網を提案する。 多様な手法を取り入れることで、トレーニング結果は類似の作業に対して大きな優位性を示す。 肺スライスCT像を最初に対象としたネットワークとして,我々のネットワークは注目に値する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4915744683251151
• License:
• Abstract: Recently, the state-of-art models for medical image segmentation is U-Net and their variants. These networks, though succeeding in deriving notable results, ignore the practical problem hanging over the medical segmentation field: overfitting and small dataset. The over-complicated deep neural networks unnecessarily extract meaningless information, and a majority of them are not suitable for lung slice CT image segmentation task. To overcome the two limitations, we proposed a new whole-process network merging advanced UNet++ model. The network comprises three main modules: data augmentation, optimized neural network, parameter fine-tuning. By incorporating diverse methods, the training results demonstrate a significant advantage over similar works, achieving leading accuracy of 98.03% with the lowest overfitting. potential. Our network is remarkable as one of the first to target on lung slice CT images.
• Abstract（参考訳）: 近年,医用画像セグメンテーションの最先端モデルはU-Netとその変種である。 これらのネットワークは、顕著な結果の導出に成功しているが、医療セグメンテーション分野に掛かる実践的な問題、すなわち過度な適合と小さなデータセットを無視している。 過度に複雑化したディープニューラルネットワークは、無意味な情報を不要に抽出し、その大部分は、肺スライスCT画像分割タスクには適さない。 この2つの制限を克服するため,我々は,高度なUNet++モデルを統合した,プロセス全体のネットワークを提案する。 データ拡張、最適化されたニューラルネットワーク、パラメータの微調整の3つの主要モジュールで構成されている。 様々な手法を取り入れることで、トレーニング結果は類似の作業に対して大きな優位性を示し、最も低いオーバーフィッティングで98.03%の先行精度を達成した。 可能性 肺スライスCT像を最初に対象としたネットワークとして,我々のネットワークは注目に値する。

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