論文の概要: M-Net: MRI Brain Tumor Sequential Segmentation Network via Mesh-Cast
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20582v1
- Date: Mon, 28 Jul 2025 07:33:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.967385
- Title: M-Net: MRI Brain Tumor Sequential Segmentation Network via Mesh-Cast
- Title（参考訳）: M-Net: Mesh-CastによるMRI脳腫瘍シークエンシャルセグメンテーションネットワーク
- Authors: Jiacheng Lu, Hui Ding, Shiyu Zhang, Guoping Huo,
- Abstract要約: M-Netは、シーケンシャルなイメージセグメンテーション用に特別に設計されたフレキシブルなフレームワークである。
M-Netは、任意のシーケンシャルモデルをチャネル情報と時間情報の両方の処理にシームレスに統合する新しいMesh-Castメカニズムを導入している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.90376151605663
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: MRI tumor segmentation remains a critical challenge in medical imaging, where volumetric analysis faces unique computational demands due to the complexity of 3D data. The spatially sequential arrangement of adjacent MRI slices provides valuable information that enhances segmentation continuity and accuracy, yet this characteristic remains underutilized in many existing models. The spatial correlations between adjacent MRI slices can be regarded as "temporal-like" data, similar to frame sequences in video segmentation tasks. To bridge this gap, we propose M-Net, a flexible framework specifically designed for sequential image segmentation. M-Net introduces the novel Mesh-Cast mechanism, which seamlessly integrates arbitrary sequential models into the processing of both channel and temporal information, thereby systematically capturing the inherent "temporal-like" spatial correlations between MRI slices. Additionally, we define an MRI sequential input pattern and design a Two-Phase Sequential (TPS) training strategy, which first focuses on learning common patterns across sequences before refining slice-specific feature extraction. This approach leverages temporal modeling techniques to preserve volumetric contextual information while avoiding the high computational cost of full 3D convolutions, thereby enhancing the generalizability and robustness of M-Net in sequential segmentation tasks. Experiments on the BraTS2019 and BraTS2023 datasets demonstrate that M-Net outperforms existing methods across all key metrics, establishing itself as a robust solution for temporally-aware MRI tumor segmentation.
- Abstract（参考訳）: MRI腫瘍の分節化は医用画像において依然として重要な課題であり、体積解析は3Dデータの複雑さのために独自の計算要求に直面している。
隣接したMRIスライスを空間的に逐次配置することで、分割連続性と精度を高める貴重な情報が得られるが、この特徴は既存の多くのモデルでは未利用のままである。
隣接したMRIスライス間の空間的相関は、ビデオセグメンテーションタスクのフレームシーケンスと同様の「時間的」データと見なすことができる。
このギャップを埋めるために,逐次画像分割に特化したフレキシブルなフレームワークであるM-Netを提案する。
M-Netは、任意のシーケンシャルモデルをチャネル情報と時間情報の両方の処理にシームレスに統合し、MRIスライス間の固有の「時間的」空間相関を体系的に取得する、新しいMesh-Castメカニズムを導入している。
さらに、MRIシーケンシャルな入力パターンを定義し、スライス固有の特徴抽出を洗練する前に、まずシーケンス間の共通パターンの学習に焦点を当てたTPSトレーニング戦略を設計する。
このアプローチは、時間的モデリング手法を利用して、全3次元畳み込みの計算コストを高く抑えながら、ボリュームの文脈情報を保存し、シーケンシャルセグメンテーションタスクにおけるM-Netの一般化性と堅牢性を高める。
BraTS2019とBraTS2023データセットの実験では、M-Netはすべての主要なメトリクスで既存のメソッドよりも優れており、時間的に認識されたMRI腫瘍セグメンテーションの堅牢なソリューションとして確立されている。
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