3D-TransUNet for Brain Metastases Segmentation in BraTS2023 Challenge Report

Conceitos essenciais

TransUNet model combines Transformer self-attention with U-Net for brain metastases segmentation.

Resumo

Abstract:

• Brain tumors, especially metastases, pose challenges due to diverse appearances and sizes.
• TransUNet model combines Transformer self-attention with U-Net for segmentation precision.

Method:

• 3D-TransUNet variants: Encoder-only and Decoder-only explored.
• Encoder-only requires Masked-Autoencoder pre-training for better initialization.

Training Details:

• MAE Pre-training accelerates convergence, improving performance.

Experiments and Results:

• Encoder-only model secures second place in BraTS-METS 2023 challenge.

Conclusion:

• TransUNet model shows promise for brain metastases segmentation.

Estatísticas

Masked-Autoencoder pre-training is required for a better initialization of the Transformer Encoder and accelerates the training process.
The average lesion-wise Dice score on the test set was 59.8%.
The Decoder-only model demonstrates a substantial increase in Dice score by 2.9%.

Citações

Principais Insights Extraídos De

3D-TransUNet for Brain Metastases Segmentation in the BraTS2023 Challenge

by Siwei Yang,X... às arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15735.pdf

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What are the potential limitations of using deep learning models like TransUNet in clinical settings

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脳腫瘍セグメンテーション技術の進歩は診断以外でも患者アウトカムに影響を与える可能性があります。
例えば、「早期発見」と「適切治療」へつなげています。

早期発見: 脳腫瘍セグメンテーション技術の向上により早期段階で小さな腫瘍領域も正確に識別・追跡できるため、治療開始時点も早まり予後改善効果
適切治療: 個々人ごと（個別化）最適化された治療戦略策定（プランニング）及び投与量等決定支援
治験参加：新規抗体製剤等有望新規創出物質評価基盤提供
以上から，精度向上した画像解析技術（AI）導入，それ自体だけでは無く他分野連動活用展開拡充，更生命科学全般応用展開推移成長可否具象示唆含意浮彰顕示されています．