論文の概要: A Study on the Performance of U-Net Modifications in Retroperitoneal Tumor Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00314v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 04:25:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:57:01.759989
• Title: A Study on the Performance of U-Net Modifications in Retroperitoneal Tumor Segmentation
• Title（参考訳）: Retroperitoneal tumor SegmentationにおけるU-Net修飾の検討
• Authors: Moein Heidari, Ehsan Khodapanah Aghdam, Alexander Manzella, Daniel Hsu, Rebecca Scalabrino, Wenjin Chen, David J. Foran, Ilker Hacihaliloglu,
• Abstract要約: 後腹膜には、稀な良性および悪性型を含む様々な腫瘍があり、診断と治療の課題を引き起こす。 腫瘍径の推定は不規則な形状のため困難であり,手動分割は時間を要する。 本研究は,CNN,ViT,Mamba,xLSTMなどのU-Net拡張を,新しい社内CTデータセットと公開臓器セグメンテーションデータセットに基づいて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.39707664801522
• License:
• Abstract: The retroperitoneum hosts a variety of tumors, including rare benign and malignant types, which pose diagnostic and treatment challenges due to their infrequency and proximity to vital structures. Estimating tumor volume is difficult due to their irregular shapes, and manual segmentation is time-consuming. Automatic segmentation using U-Net and its variants, incorporating Vision Transformer (ViT) elements, has shown promising results but struggles with high computational demands. To address this, architectures like the Mamba State Space Model (SSM) and Extended Long-Short Term Memory (xLSTM) offer efficient solutions by handling long-range dependencies with lower resource consumption. This study evaluates U-Net enhancements, including CNN, ViT, Mamba, and xLSTM, on a new in-house CT dataset and a public organ segmentation dataset. The proposed ViLU-Net model integrates Vi-blocks for improved segmentation. Results highlight xLSTM's efficiency in the U-Net framework. The code is publicly accessible on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 後腹膜には、まれな良性および悪性の型を含む様々な腫瘍があり、その頻度と致命的な構造に近接しているため、診断と治療の困難が生じる。 腫瘍径の推定は不規則な形状のため困難であり,手動分割は時間を要する。 ビジョントランスフォーマー(ViT)要素を組み込んだU-Netとその変種を用いた自動セグメンテーションは、有望な結果を示しているが、高い計算要求に苦慮している。 これを解決するために、Mamba State Space Model (SSM) やExtended Long-Short Term Memory (xLSTM) のようなアーキテクチャは、リソース消費の少ない長距離依存関係を扱うことで効率的なソリューションを提供する。 本研究は,CNN,ViT,Mamba,xLSTMなどのU-Net拡張を,新しい社内CTデータセットと公開臓器セグメンテーションデータセットに基づいて評価する。 提案した ViLU-Net モデルは,セグメンテーションの改善のために Vi-blocks を統合している。 結果は、U-NetフレームワークにおけるxLSTMの効率性を強調している。 コードはGitHubで公開されている。

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