論文の概要: Performance Analysis of Deep Learning Models for Femur Segmentation in MRI Scan

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04066v1
• Date: Sat, 05 Apr 2025 05:47:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:09:54.681066
• Title: Performance Analysis of Deep Learning Models for Femur Segmentation in MRI Scan
• Title（参考訳）: MRIスキャンにおける大腿骨偏位に対する深部学習モデルの性能解析
• Authors: Mengyuan Liu, Yixiao Chen, Anning Tian, Xinmeng Wu, Mozhi Shen, Tianchou Gong, Jeongkyu Lee,
• Abstract要約: 我々は3つのCNNベースモデル(U-Net, Attention U-Net, U-KAN)と1つのトランスフォーマーベースモデルSAM 2の性能評価と比較を行った。 このデータセットは11,164個のMRIスキャンと大腿骨領域の詳細なアノテーションから構成されている。 注意点U-Netは全体のスコアが最も高く、U-KANは興味の少ない解剖学的領域において優れたパフォーマンスを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5193366921929155
• License:
• Abstract: Convolutional neural networks like U-Net excel in medical image segmentation, while attention mechanisms and KAN enhance feature extraction. Meta's SAM 2 uses Vision Transformers for prompt-based segmentation without fine-tuning. However, biases in these models impact generalization with limited data. In this study, we systematically evaluate and compare the performance of three CNN-based models, i.e., U-Net, Attention U-Net, and U-KAN, and one transformer-based model, i.e., SAM 2 for segmenting femur bone structures in MRI scan. The dataset comprises 11,164 MRI scans with detailed annotations of femoral regions. Performance is assessed using the Dice Similarity Coefficient, which ranges from 0.932 to 0.954. Attention U-Net achieves the highest overall scores, while U-KAN demonstrated superior performance in anatomical regions with a smaller region of interest, leveraging its enhanced learning capacity to improve segmentation accuracy.
• Abstract（参考訳）: U-Netのような畳み込みニューラルネットワークは、医療画像のセグメンテーションにおいて優れ、注意機構と機能抽出を強化している。 MetaのSAM 2では、微調整なしでプロンプトベースのセグメンテーションにVision Transformerを使用している。 しかし、これらのモデルのバイアスは、限られたデータによる一般化に影響を与える。 本研究では,MRIで大腿骨骨構造を抽出する3つのCNNモデル(U-Net,Attention U-Net,U-KAN)と1つのトランスフォーマーモデル(SAM 2)の性能を系統的に評価し,比較した。 このデータセットは11,164個のMRIスキャンと大腿骨領域の詳細なアノテーションから構成されている。 性能は、0.932から0.954の範囲のDice similarity Coefficientを用いて評価される。 一方、U-KANは、関心の少ない解剖学的領域において優れた性能を示し、学習能力の強化を活用してセグメンテーション精度を向上させる。

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