Automated Ensemble-Based Segmentation of Adult Brain Tumors: A Novel Approach Using the BraTS AFRICA Challenge Data

要約

脳腫瘍、特に神経膠芽腫は、世界的に医療診断と治療に課題を与え続けています。
この論文では、サハラ以南アフリカの患者集団における脳腫瘍セグメンテーションの精度を向上させるために、マルチモダリティ磁気共鳴画像法 (MRI) データにディープラーニングを適用する方法を検討します。
3 つのコア アーキテクチャ (UNet3D、ONe3D、SphereNet3D、および修正損失関数) に基づく 11 の独自のバリエーションで構成されるアンサンブル手法を導入します。
この研究では、脳の複雑さを完全に説明するには、年齢と人口の両方に基づいたセグメンテーション モデルの必要性が強調されています。
私たちの調査結果では、異なるアーキテクチャを組み合わせたアンサンブル アプローチが単一モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮し、評価指標の向上につながることが明らかになりました。
具体的には、結果は、腫瘍、腫瘍コア、および腫瘍全体の標識の増強に関して、それぞれ 0.82、0.82、および 0.87 の Dice スコアを示しました。
これらの結果は、脳腫瘍を正確にセグメント化するためのカスタマイズされた深層学習技術の可能性を強調し、モデルを微調整してさまざまな脳領域にわたるパフォーマンスを評価するための将来の研究の基礎を築きます。

要約(オリジナル)

Brain tumors, particularly glioblastoma, continue to challenge medical diagnostics and treatments globally. This paper explores the application of deep learning to multi-modality magnetic resonance imaging (MRI) data for enhanced brain tumor segmentation precision in the Sub-Saharan Africa patient population. We introduce an ensemble method that comprises eleven unique variations based on three core architectures: UNet3D, ONet3D, SphereNet3D and modified loss functions. The study emphasizes the need for both age- and population-based segmentation models, to fully account for the complexities in the brain. Our findings reveal that the ensemble approach, combining different architectures, outperforms single models, leading to improved evaluation metrics. Specifically, the results exhibit Dice scores of 0.82, 0.82, and 0.87 for enhancing tumor, tumor core, and whole tumor labels respectively. These results underline the potential of tailored deep learning techniques in precisely segmenting brain tumors and lay groundwork for future work to fine-tune models and assess performance across different brain regions.

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