Ensemble Learning and 3D Pix2Pix for Comprehensive Brain Tumor Analysis in Multimodal MRI

要約

マルチモーダル磁気共鳴画像法 (MRI) における神経膠腫の影響を受けた脳領域のセグメンテーションと修復における高度なソリューションの必要性に動機づけられたこの研究では、ハイブリッド トランスフォーマー モデルと畳み込みニューラル ネットワークを使用したアンサンブル学習の長所を活用した統合アプローチを提示します (
CNN)、3D Pix2Pix Generative Adversarial Network (GAN) の革新的なアプリケーションと並行して。
私たちの方法論は、空間関係モデリングを強化するために軸方向の注意とトランスエンコーダーを利用する堅牢な腫瘍セグメンテーション機能と、3D Pix2Pix GAN を通じて生物学的に妥当な脳組織を合成する機能を組み合わせています。
この統合アプローチは、多様な腫瘍タイプとサブ領域に合わせて調整された正確なセグメンテーションと現実的な修復を提供することで、BraTS 2023 クラスターの課題に対処します。
結果は、ダイス類似性係数 (DSC)、セグメンテーション用のハウスドルフ距離 (HD95)、構造類似性指数測定 (SSIM)、ピーク信号対雑音比 (PSNR)、平均などの定量的評価によって証明される、優れたパフォーマンスを示しています。
-修復用のスクエア エラー (MSE)。
定性的評価により、高品質で臨床的に関連のある出力がさらに検証されます。
結論として、この研究は、高度な機械学習技術を組み合わせて包括的な脳腫瘍解析を行う可能性を強調し、医療画像の分野における臨床意思決定と患者ケアの大幅な進歩を約束します。

要約(オリジナル)

Motivated by the need for advanced solutions in the segmentation and inpainting of glioma-affected brain regions in multi-modal magnetic resonance imaging (MRI), this study presents an integrated approach leveraging the strengths of ensemble learning with hybrid transformer models and convolutional neural networks (CNNs), alongside the innovative application of 3D Pix2Pix Generative Adversarial Network (GAN). Our methodology combines robust tumor segmentation capabilities, utilizing axial attention and transformer encoders for enhanced spatial relationship modeling, with the ability to synthesize biologically plausible brain tissue through 3D Pix2Pix GAN. This integrated approach addresses the BraTS 2023 cluster challenges by offering precise segmentation and realistic inpainting, tailored for diverse tumor types and sub-regions. The results demonstrate outstanding performance, evidenced by quantitative evaluations such as the Dice Similarity Coefficient (DSC), Hausdorff Distance (HD95) for segmentation, and Structural Similarity Index Measure (SSIM), Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), and Mean-Square Error (MSE) for inpainting. Qualitative assessments further validate the high-quality, clinically relevant outputs. In conclusion, this study underscores the potential of combining advanced machine learning techniques for comprehensive brain tumor analysis, promising significant advancements in clinical decision-making and patient care within the realm of medical imaging.

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