의료 영상 세분화를 위한 범용 클러스터링 전파 기법

核心概念

본 연구는 자동 및 대화형 의료 영상 세분화를 단일 모델과 학습 과정으로 통합하는 S2VNet 프레임워크를 제안한다. S2VNet은 슬라이스 간 클러스터 중심 전파를 통해 효율적으로 3D 구조 정보를 활용하며, 사용자 입력을 클러스터 중심 초기화에 활용하여 대화형 세분화를 지원한다.

摘要

본 연구는 자동 및 대화형 의료 영상 세분화를 단일 모델과 학습 과정으로 통합하는 S2VNet 프레임워크를 제안한다.

1. 슬라이스 간 클러스터 중심 전파 기법:

• 이전 슬라이스의 클러스터 중심을 다음 슬라이스의 초기값으로 사용하여 3D 구조 정보를 효율적으로 활용
• 이를 통해 원격 슬라이스 간 연관성을 효과적으로 모델링

2. 사용자 입력 기반 클러스터 중심 초기화:

• 사용자 클릭 정보를 클러스터 중심 초기화에 활용하여 대화형 세분화 지원
• 다중 클래스에 대한 동시 대화형 세분화 가능

3. 순환적 클러스터 중심 통합:

• 이전 슬라이스의 클러스터 중심을 누적하여 활용함으로써 외부 요인에 의한 영향 최소화 및 원격 구조 정보 유지

이를 통해 S2VNet은 단일 모델과 학습 과정으로 자동 및 대화형 의료 영상 세분화를 통합적으로 다룰 수 있으며, 기존 대비 빠른 추론 속도와 우수한 성능을 달성한다.

统计

본 연구의 S2VNet 모델은 기존 3D 기반 솔루션 대비 15배 빠른 추론 속도와 48.2% 적은 메모리 사용량을 보인다.
S2VNet은 WORD 데이터셋에서 기존 최고 성능 대비 DSC 1.18% 향상된 87.36%의 성능을 달성했다.
S2VNet은 BTCV 데이터셋에서 기존 최고 성능 대비 DSC 2.19% 향상된 83.81%의 성능을 달성했다.
S2VNet은 AMOS 데이터셋에서 기존 최고 성능 대비 DSC 0.52%, NSD 6.41% 향상된 성능을 보였다.

引用

"본 연구는 자동 및 대화형 의료 영상 세분화를 단일 모델과 학습 과정으로 통합하는 S2VNet 프레임워크를 제안한다."
"S2VNet은 슬라이스 간 클러스터 중심 전파를 통해 효율적으로 3D 구조 정보를 활용하며, 사용자 입력을 클러스터 중심 초기화에 활용하여 대화형 세분화를 지원한다."
"S2VNet은 단일 모델과 학습 과정으로 자동 및 대화형 의료 영상 세분화를 통합적으로 다룰 수 있으며, 기존 대비 빠른 추론 속도와 우수한 성능을 달성한다."

从中提取的关键见解

Clustering Propagation for Universal Medical Image Segmentation

by Yuhang Ding,... 在 arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16646.pdf

更深入的查询

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