Tumor-Centered Patching for Enhanced Medical Image Segmentation

要約

医用画像診断の分野は、コンピュータ支援診断と手術システムの統合により大きく進歩しました。
しかし、特に正確な画像セグメンテーションを達成する際には課題が残っています。
深層学習技術には可能性が示されていますが、限られたリソース、遅い収束、クラスの不均衡などの障害がその有効性を妨げています。
従来のパッチベースの方法は一般的ではありますが、複雑な腫瘍境界を捕捉するのが難しく、多くの場合サンプルが冗長になり、計算効率と特徴品質が損なわれます。
これらの問題に取り組むために、この研究では、パッチベースの画像解析のための腫瘍自体を中心とした革新的なアプローチを導入しています。
この新しい腫瘍中心パッチング手法は、クラスの不均衡と境界の欠陥に対処し、焦点を絞った正確な腫瘍セグメンテーションを可能にすることを目的としています。
この技術は、パッチを腫瘍の解剖学的コンテキストに合わせることで、特徴抽出の精度を高め、計算負荷を軽減します。
実験結果は、軽量でシンプルな U-Net を使用した場合、クラスの不均衡が改善され、全体腫瘍、コア腫瘍、増強腫瘍のセグメンテーション スコアがそれぞれ 0.78、0.76、0.71 であることを示しています。
このアプローチは、医療画像のセグメンテーションを強化し、コンピューター支援診断システムを改善する可能性を示しています。

要約(オリジナル)

The realm of medical image diagnosis has advanced significantly with the integration of computer-aided diagnosis and surgical systems. However, challenges persist, particularly in achieving precise image segmentation. While deep learning techniques show potential, obstacles like limited resources, slow convergence, and class imbalance impede their effectiveness. Traditional patch-based methods, though common, struggle to capture intricate tumor boundaries and often lead to redundant samples, compromising computational efficiency and feature quality. To tackle these issues, this research introduces an innovative approach centered on the tumor itself for patch-based image analysis. This novel tumor-centered patching method aims to address the class imbalance and boundary deficiencies, enabling focused and accurate tumor segmentation. By aligning patches with the tumor’s anatomical context, this technique enhances feature extraction accuracy and reduces computational load. Experimental results demonstrate improved class imbalance, with segmentation scores of 0.78, 0.76, and 0.71 for whole, core, and enhancing tumors, respectively using a lightweight simple U-Net. This approach shows potential for enhancing medical image segmentation and improving computer-aided diagnosis systems.

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