本研究では、コントラスト強調CT画像における縦隔リンパ節の検出に取り組んでいる。リンパ節は周囲の組織との低コントラスト、不規則な形状、散在した分布など、検出が困難な特徴を持つ。
提案手法のSDF-Netは、セグメンテーションと検出のアプローチを統合することで、これらの課題に対処している。セグメンテーションパスは、擬似マスクを用いてリンパ節の形状情報を学習し、検出パスはこれらの特徴を活用して検出精度を向上させる。特に、自動融合モジュールを用いて両パスの特徴を統合することで、様々な形状と大きさのリンパ節に対する検出能力が高まる。
実験結果では、提案手法がベースラインモデルと比較して優れた検出性能を示している。特に、小さなリンパ節や集簇したリンパ節の検出において効果的であることが確認された。
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by Jiuli Xiong,... om arxiv.org 09-11-2024
https://arxiv.org/pdf/2409.06324.pdfDiepere vragen