論文の概要: On-the-Fly Data Augmentation for Brain Tumor Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24973v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 16:02:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:20.113764
• Title: On-the-Fly Data Augmentation for Brain Tumor Segmentation
• Title（参考訳）: 脳腫瘍分離のためのオンザフライデータ拡張
• Authors: Ishika Jain, Siri Willems, Steven Latre, Tom De Schepper,
• Abstract要約: トレーニング中にGliGAN(Pretrained Generative Adversarial Network)を用いて合成腫瘍を動的に挿入するオンザフライ拡張戦略を提案する。 3つのモデルのアンサンブルは、オンラインBraTS 2025プラットフォーム上のDiceスコアが 0.79 (ET), 0.749 (NETC), 0.872 (RC), 0.825 (SN), 0.79 (TC), 0.88 (WT) となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2226213907761816
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robust segmentation across both pre-treatment and post-treatment glioma scans can be helpful for consistent tumor monitoring and treatment planning. BraTS 2025 Task 1 addresses this by challenging models to generalize across varying tumor appearances throughout the treatment timeline. However, training such generalized models requires access to diverse, high-quality annotated data, which is often limited. While data augmentation can alleviate this, storing large volumes of augmented 3D data is computationally expensive. To address these challenges, we propose an on-the-fly augmentation strategy that dynamically inserts synthetic tumors using pretrained generative adversarial networks (GliGANs) during training. We evaluate three nnU-Net-based models and their ensembles: (1) a baseline without external augmentation, (2) a regular on-the-fly augmented model, and (3) a model with customized on-the-fly augmentation. Built upon the nnU-Net framework, our pipeline leverages pretrained GliGAN weights and tumor insertion methods from prior challenge-winning solutions. An ensemble of the three models achieves lesion-wise Dice scores of 0.79 (ET), 0.749 (NETC), 0.872 (RC), 0.825 (SNFH), 0.79 (TC), and 0.88 (WT) on the online BraTS 2025 validation platform. This work ranked first in the BraTS Lighthouse Challenge 2025 Task 1- Adult Glioma Segmentation.
• Abstract（参考訳）: 前処置と治療後のグリオーマスキャンの両方にわたるロバストセグメンテーションは、一貫した腫瘍モニタリングと治療計画に有用である。 BraTS 2025 Task 1は、治療スケジュールを通して様々な腫瘍の出現を一般化する挑戦的なモデルによって、この問題に対処する。 しかし、そのような一般化されたモデルのトレーニングは、しばしば制限される多様な高品質な注釈付きデータへのアクセスを必要とする。 データ拡張は、これを緩和できるが、大量の強化された3Dデータの保存は、計算コストがかかる。 これらの課題に対処するために、トレーニング中にGliGAN(Pretrained Generative Adversarial Network)を用いた合成腫瘍を動的に挿入するオンザフライ増強戦略を提案する。 1)外部拡張のないベースライン,(2)通常のオンザフライ拡張モデル,(3)オンザフライ拡張をカスタマイズしたモデル。 我々のパイプラインは,nU-Netフレームワークを基盤として,事前学習したGliGANの重量と腫瘍挿入法を活用している。 3つのモデルのアンサンブルは、オンラインBraTS 2025バリデーションプラットフォーム上でのDiceスコアが 0.79 (ET), 0.749 (NETC), 0.872 (RC), 0.825 (SNFH), 0.79 (TC), 0.88 (WT) となる。 この作品は、BraTS Lighthouse Challenge 2025 Task 1- adult Glioma Segmentationで第1位にランクインした。

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