Ventricular Segmentation: A Brief Comparison of U-Net Derivatives

要約

医療画像とは、医学的疾患の診断、監視、さらには治療を目的として、人体とその内部を観察するために利用される技術と方法を指します。
この論文は、心臓に関連する医学的疾患の診断、モニタリング、および治療を強化することを目的として、心臓短軸 MRI (磁気共鳴画像法) 画像のセマンティック セグメンテーションにおける深層学習技術の応用を探ることを目的としています。
この焦点は、包括的な解剖学的および機能分析のために心臓の特定の部分を効果的に分離するための、U-Net から派生したさまざまなアーキテクチャの実装に重点が置かれています。
画像、グラフ、定量的指標の組み合わせを通じて、モデルの有効性とその予測が示されます。
さらに、このホワイトペーパーでは、直面する課題を取り上げ、将来の改善に向けた戦略の概要を説明します。
この要約では、心臓画像セグメンテーションに深層学習を利用する取り組みの簡潔な概要を提供し、成果とさらなる改良の余地がある領域の両方を強調します。

要約(オリジナル)

Medical imaging refers to the technologies and methods utilized to view the human body and its inside, in order to diagnose, monitor, or even treat medical disorders. This paper aims to explore the application of deep learning techniques in the semantic segmentation of Cardiac short-axis MRI (Magnetic Resonance Imaging) images, aiming to enhance the diagnosis, monitoring, and treatment of medical disorders related to the heart. The focus centers on implementing various architectures that are derivatives of U-Net, to effectively isolate specific parts of the heart for comprehensive anatomical and functional analysis. Through a combination of images, graphs, and quantitative metrics, the efficacy of the models and their predictions are showcased. Additionally, this paper addresses encountered challenges and outline strategies for future improvements. This abstract provides a concise overview of the efforts in utilizing deep learning for cardiac image segmentation, emphasizing both the accomplishments and areas for further refinement.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google