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背景：脳腫瘍は非常に破壊的で、攻撃的で致命的な病気です。脳腫瘍の存在は、身体の動き、意識、感覚、思考、言語、記憶を制御する脳の能力を混乱させる可能性があります。脳腫瘍にはしばしば、てんかん、頭痛、感覚喪失などの症状が伴い、罹患患者の認知障害の程度が変化します。 目的：研究の目標は、脳腫瘍を高い精度で検出およびセグメント化する効果的な方法を開発することです。 方法：このペーパーでは、MRI画像に基づいて脳腫瘍をセグメント化するエンコーダーとしてEfficientNetを使用して、新しいU-Net++ネットワークを提案します。サブネットワーク間の密なスキップ接続を削除して計算の複雑さを簡素化し、モデル効率を向上させることにより、元のU-Net++モデルを調整しますが、同じ解像度レベルでの機能マップの接続が保持され、セマンティックギャップが埋められます。 結果：提案されたセグメンテーションモデルは、KaggleのLGG脳腫瘍データセットでトレーニングおよびテストされ、0.9180のサイコロ係数で満足のいくパフォーマンスが得られます。 結論：この論文では、MRI画像に基づいて脳腫瘍をセグメント化するエンコーダとしてEfficientNetを使用したU-Net++ネットワークを使用して、脳腫瘍のセグメンテーションに関する研究を実施しています。元のu-net++モデルを調整して、計算を簡素化し、同時に豊富なセマンティック空間機能を維持します。この研究では複数の損失関数が比較され、その有効性について説明します。実験結果は、モデルが0.9180のサイコロ係数で高いセグメント結果を達成することを示しています。
背景：脳腫瘍は非常に破壊的で、攻撃的で致命的な病気です。脳腫瘍の存在は、身体の動き、意識、感覚、思考、言語、記憶を制御する脳の能力を混乱させる可能性があります。脳腫瘍にはしばしば、てんかん、頭痛、感覚喪失などの症状が伴い、罹患患者の認知障害の程度が変化します。 目的：研究の目標は、脳腫瘍を高い精度で検出およびセグメント化する効果的な方法を開発することです。 方法：このペーパーでは、MRI画像に基づいて脳腫瘍をセグメント化するエンコーダーとしてEfficientNetを使用して、新しいU-Net++ネットワークを提案します。サブネットワーク間の密なスキップ接続を削除して計算の複雑さを簡素化し、モデル効率を向上させることにより、元のU-Net++モデルを調整しますが、同じ解像度レベルでの機能マップの接続が保持され、セマンティックギャップが埋められます。 結果：提案されたセグメンテーションモデルは、KaggleのLGG脳腫瘍データセットでトレーニングおよびテストされ、0.9180のサイコロ係数で満足のいくパフォーマンスが得られます。 結論：この論文では、MRI画像に基づいて脳腫瘍をセグメント化するエンコーダとしてEfficientNetを使用したU-Net++ネットワークを使用して、脳腫瘍のセグメンテーションに関する研究を実施しています。元のu-net++モデルを調整して、計算を簡素化し、同時に豊富なセマンティック空間機能を維持します。この研究では複数の損失関数が比較され、その有効性について説明します。実験結果は、モデルが0.9180のサイコロ係数で高いセグメント結果を達成することを示しています。
BACKGROUND: Brain tumor is a highly destructive, aggressive, and fatal disease. The presence of brain tumors can disrupt the brain's ability to control body movements, consciousness, sensations, thoughts, speech, and memory. Brain tumors are often accompanied by symptoms like epilepsy, headaches, and sensory loss, leading to varying degrees of cognitive impairment in affected patients. OBJECTIVE: The study goal is to develop an effective method to detect and segment brain tumor with high accurancy. METHODS: This paper proposes a novel U-Net++ network using EfficientNet as the encoder to segment brain tumors based on MRI images. We adjust the original U-Net++ model by removing the dense skip connections between sub-networks to simplify computational complexity and improve model efficiency, while the connections of feature maps at the same resolution level are retained to bridge the semantic gap. RESULTS: The proposed segmentation model is trained and tested on Kaggle's LGG brain tumor dataset, which obtains a satisfying performance with a Dice coefficient of 0.9180. CONCLUSION: This paper conducts research on brain tumor segmentation, using the U-Net++ network with EfficientNet as an encoder to segment brain tumors based on MRI images. We adjust the original U-Net++ model to simplify calculations and maintains rich semantic spatial features at the same time. Multiple loss functions are compared in this study and their effectiveness are discussed. The experimental results shows the model achieves a high segmention result with Dice coefficient of 0.9180.
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