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

Centrala begrepp

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

Sammanfattning

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.

Statistik

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%.

Citat

Viktiga insikter från

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

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

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

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