論文の概要: State-of-the-Art Stroke Lesion Segmentation at 1/1000th of Parameters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05531v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 15:58:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:20:53.237027
• Title: State-of-the-Art Stroke Lesion Segmentation at 1/1000th of Parameters
• Title（参考訳）: パラメータの1/1000分のArtストローク病変セグメンテーション
• Authors: Alex Fedorov, Yutong Bu, Xiao Hu, Chris Rorden, Sergey Plis,
• Abstract要約: 本稿では,エンコーダ・デコーダ構造を持つ新しいマルチスケール拡張パターンを提案する。 われわれは、全脳MRI2563ドルで直接運用している。 結果は、MeshNetの効率と性能のバランスが強いことを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.581945821289601
• License:
• Abstract: Efficient and accurate whole-brain lesion segmentation remains a challenge in medical image analysis. In this work, we revisit MeshNet, a parameter-efficient segmentation model, and introduce a novel multi-scale dilation pattern with an encoder-decoder structure. This innovation enables capturing broad contextual information and fine-grained details without traditional downsampling, upsampling, or skip-connections. Unlike previous approaches processing subvolumes or slices, we operate directly on whole-brain $256^3$ MRI volumes. Evaluations on the Aphasia Recovery Cohort (ARC) dataset demonstrate that MeshNet achieves superior or comparable DICE scores to state-of-the-art architectures such as MedNeXt and U-MAMBA at 1/1000th of parameters. Our results validate MeshNet's strong balance of efficiency and performance, making it particularly suitable for resource-limited environments such as web-based applications and opening new possibilities for the widespread deployment of advanced medical image analysis tools.
• Abstract（参考訳）: 医用画像解析では, より効率的かつ正確な全脳病変の分節化が課題である。 本研究では,パラメータ効率のセグメンテーションモデルであるMeshNetを再検討し,エンコーダ・デコーダ構造を持つ新しいマルチスケール拡張パターンを提案する。 このイノベーションは、従来のダウンサンプリング、アップサンプリング、スキップ接続なしに、広いコンテキスト情報ときめ細かい詳細をキャプチャすることを可能にする。 従来のサブボリュームやスライス処理のアプローチとは異なり、全脳の256^3$MRIボリュームで直接動作します。 Aphasia Recovery Cohort(ARC)データセットの評価によると、MeshNetは1/1000のパラメータでMedNeXtやU-MAMBAといった最先端アーキテクチャに対して、優れたあるいは同等のDICEスコアを達成している。 その結果、MeshNetの効率と性能のバランスが強く、特にWebベースのアプリケーションのようなリソース制限環境に適応し、高度な医用画像解析ツールを広く展開するための新たな可能性を開くことができた。

関連論文リスト

• MedFuncta: Modality-Agnostic Representations Based on Efficient Neural Fields [1.931185411277237]
  我々は、ニューラルネットワークに基づくモダリティに依存しない連続データ表現であるMedFunctaを紹介する。 医療信号の冗長性を利用して、単一インスタンスから大規模データセットにニューラルネットワークをスケールする方法を実証する。 我々は、この方向の研究を促進するために、 > 550kの注釈付きニューラルネットワークの大規模なデータセットをリリースする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T09:38:13Z)
• ContextMRI: Enhancing Compressed Sensing MRI through Metadata Conditioning [51.26601171361753]
  本稿では, 微細なメタデータを再構成プロセスに統合したMRI用テキスト条件拡散モデルであるContextMRIを提案する。 メタデータの忠実度はスライス位置やコントラストから患者年齢、性別、病理まで増加し、体系的に再構築性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T05:15:43Z)
• MRGen: Diffusion-based Controllable Data Engine for MRI Segmentation towards Unannotated Modalities [59.61465292965639]
  本稿では,医療応用における生成モデルを活用するための新しいパラダイムについて検討する。 本稿では,テキストプロンプトとマスクに条件付き生成を可能にするMRGenという拡散型データエンジンを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-04T16:34:22Z)
• PMFSNet: Polarized Multi-scale Feature Self-attention Network For Lightweight Medical Image Segmentation [6.134314911212846]
  現在の最先端の医用画像分割法は精度を優先するが、計算要求の増大とより大きなモデルサイズを犠牲にすることも多い。 計算冗長性を避けつつグローバルな局所特徴処理のバランスをとる新しい医用画像分割モデルPMFSNetを提案する。 長期依存関係をキャプチャするために,アテンション機構に基づいたマルチスケール機能拡張モジュールであるPMFSブロックをプラグインとして組み込んでいる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-15T10:26:47Z)
• FS-Net: Full Scale Network and Adaptive Threshold for Improving Extraction of Micro-Retinal Vessel Structures [4.507779218329283]
  網膜血管の分節は独特の課題を呈する。 最近のニューラルネットワークアプローチは、ローカルとグローバルプロパティのバランスをとるのに苦労している。 エンコーダ・デコーダニューラルネットワークアーキテクチャに基づく包括的マイクロ容器抽出機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T10:32:17Z)
• Augmentation is AUtO-Net: Augmentation-Driven Contrastive Multiview Learning for Medical Image Segmentation [3.1002416427168304]
  この論文は網膜血管セグメンテーションの課題に焦点を当てている。 深層学習に基づく医用画像セグメンテーションアプローチの広範な文献レビューを提供する。 効率的でシンプルな多視点学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T06:31:08Z)
• Self-Supervised Neuron Segmentation with Multi-Agent Reinforcement Learning [53.00683059396803]
  マスク画像モデル(MIM)は,マスク画像から元の情報を復元する簡便さと有効性から広く利用されている。 本稿では、強化学習(RL)を利用して最適な画像マスキング比とマスキング戦略を自動検索する決定に基づくMIMを提案する。 本手法は,ニューロン分節の課題において,代替自己監督法に対して有意な優位性を有する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T10:40:46Z)
• Learnable Weight Initialization for Volumetric Medical Image Segmentation [66.3030435676252]
  本稿では,学習可能な重みに基づくハイブリッド医療画像セグメンテーション手法を提案する。 我々のアプローチはどんなハイブリッドモデルにも簡単に統合でき、外部のトレーニングデータを必要としない。 多臓器・肺がんセグメンテーションタスクの実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T17:55:05Z)
• End-to-end Neuron Instance Segmentation based on Weakly Supervised Efficient UNet and Morphological Post-processing [0.0]
  組織像からNeuN染色神経細胞を自動的に検出し,分画するエンド・ツー・エンド・エンド・エンド型のフレームワークを提案する。 私たちは最先端のネットワークであるEfficientNetをU-Netのようなアーキテクチャに統合します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-17T14:35:45Z)
• InDuDoNet+: A Model-Driven Interpretable Dual Domain Network for Metal Artifact Reduction in CT Images [53.4351366246531]
  InDuDoNet+と呼ばれる新しい解釈可能な二重ドメインネットワークを構築し、CT画像の微細な埋め込みを行う。 異なる組織間のCT値を分析し,InDuDoNet+の事前観測ネットワークにマージすることで,その一般化性能を著しく向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-23T15:52:37Z)
• MS-Net: Multi-Site Network for Improving Prostate Segmentation with Heterogeneous MRI Data [75.73881040581767]
  本稿では,ロバスト表現を学習し,前立腺のセグメンテーションを改善するための新しいマルチサイトネットワーク(MS-Net)を提案する。 当社のMS-Netは,すべてのデータセットのパフォーマンスを一貫して改善し,マルチサイト学習における最先端の手法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-09T14:11:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。