Core Concepts
CTラベルから生成された合成データを活用した腹部MRI臓器の自動セグメンテーション手法の提案と有効性の示唆
Abstract
MRI画像での臓器自動注釈付けにおける深層学習の可能性
CTラベルマップを使用して合成画像を生成し、U-Netセグメンテーションネットワークをトレーニングする方法
提案手法はMRデータでトレーニングされた完全監督セグメンテーション手法と比較して類似した結果を示す
Diceスコアが右腎臓0.90 ± 0.08、左腎臓0.91 ± 0.08であり、事前トレーニング済みnnU-Netモデルは右腎臓0.87 ± 0.20、左腎臓0.91 ± 0.03を達成
Stats
提案手法はDiceスコアが右腎臓0.90 ± 0.08、左腎臓0.91 ± 0.08であることを示しています。
事前トレーニング済みnnU-Netモデルは右腎臓0.87 ± 0.20、左腎臓0.91 ± 0.03を達成しています。