Effective Segmentation of Post-Treatment Gliomas Using Simple Approaches: Artificial Sequence Generation and Ensemble Models

要約

セグメンテーションは医療画像分野における重要なタスクであり、多くの場合、医療ボリュームの分析の重要な最初のステップまたは前提条件です。
しかし、手術などの治療では、関心領域の正確な描写が複雑になります。
BraTS Post-Treatment 2024 Challenge は、術後神経膠腫セグメンテーション用の初の公開データセットを公開し、MRI データ内の神経膠腫の自動セグメンテーション ツールの開発を促進することで前述の問題に対処します。
この取り組みでは、深層学習ベースの方法論のセグメンテーションのパフォーマンスを向上させる 2 つの直接的なアプローチを提案します。
まず、利用可能な MRI シーケンス入力の単純な線形結合に基づく追加入力を組み込み、腫瘍の増強を強調します。
次に、さまざまなアンサンブル手法を使用して、一連のモデルの寄与を比較検討します。
私たちの結果は、これらのアプローチがベースライン モデルと比較してセグメンテーションのパフォーマンスを大幅に向上させることを示しており、医療画像のセグメンテーション タスクの改善におけるこれらのシンプルなアプローチの有効性が強調されています。

要約(オリジナル)

Segmentation is a crucial task in the medical imaging field and is often an important primary step or even a prerequisite to the analysis of medical volumes. Yet treatments such as surgery complicate the accurate delineation of regions of interest. The BraTS Post-Treatment 2024 Challenge published the first public dataset for post-surgery glioma segmentation and addresses the aforementioned issue by fostering the development of automated segmentation tools for glioma in MRI data. In this effort, we propose two straightforward approaches to enhance the segmentation performances of deep learning-based methodologies. First, we incorporate an additional input based on a simple linear combination of the available MRI sequences input, which highlights enhancing tumors. Second, we employ various ensembling methods to weigh the contribution of a battery of models. Our results demonstrate that these approaches significantly improve segmentation performance compared to baseline models, underscoring the effectiveness of these simple approaches in improving medical image segmentation tasks.

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