An Ensemble Approach for Brain Tumor Segmentation and Synthesis

要約

磁気共鳴画像法 (MRI)、特に神経画像法における機械学習の統合は、非常に効果的であることが証明されており、診断精度の向上、画像解析の加速、データ駆動型の洞察につながり、患者ケアを変革する可能性があります。
深層学習モデルは、複数の処理層を利用して複雑なデータの複雑な詳細を取得し、脳腫瘍の分類、セグメンテーション、画像合成、位置合わせなどのさまざまなタスクに使用できます。
これまでの研究では、nn-UNet や Swin-UNet などのさまざまなモデル アーキテクチャを使用した腫瘍セグメンテーションの高精度が実証されています。
状態空間モデリングを使用する U-Mamba は、医療画像のセグメンテーションでも高い精度を実現します。
これらのモデルを活用するために、これらの最先端のアーキテクチャをアンサンブルして正確なセグメンテーションを実現し、細かく合成された画像を生成する深層学習フレームワークを提案します。

要約(オリジナル)

The integration of machine learning in magnetic resonance imaging (MRI), specifically in neuroimaging, is proving to be incredibly effective, leading to better diagnostic accuracy, accelerated image analysis, and data-driven insights, which can potentially transform patient care. Deep learning models utilize multiple layers of processing to capture intricate details of complex data, which can then be used on a variety of tasks, including brain tumor classification, segmentation, image synthesis, and registration. Previous research demonstrates high accuracy in tumor segmentation using various model architectures, including nn-UNet and Swin-UNet. U-Mamba, which uses state space modeling, also achieves high accuracy in medical image segmentation. To leverage these models, we propose a deep learning framework that ensembles these state-of-the-art architectures to achieve accurate segmentation and produce finely synthesized images.

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