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J-GLOBAL ID：202202225412165499   整理番号：22A1052944

MICCAI KiTS21チャレンジのための修正nnU-Net【JST・京大機械翻訳】

Modified nnU-Net for the MICCAI KiTS21 Challenge

著者 (3件)： Xu Lizhan (Southeast University, Nanjing, China) ,  Shi Jiacheng (Southeast University, Nanjing, China) ,  Dong Zhangfu (Southeast University, Nanjing, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13168  ページ： 22-27  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： KiTS21チャレンジは,腎腫瘍および周囲の解剖の自動意味セグメンテーションのための最良のシステムを開発することであった。組織化者は300ケースのデータセットを提供し,各ケースのCTスキャンは3つの意味クラスに分割される:腎臓,腫瘍,およびCyst。KiTS19チャレンジと比較して,嚢胞は新しい意味的クラスであるが,これらの2つのタスクは非常に近く,著者らのモデルとしてnnUNetを選択し,それに関していくつかの調整を行う理由である。この新タスクに適応するために,元のnnUNetにいくつかの重要な変化を行った。さらに,3つの異なる方法でモデルを訓練し,最後にそれらを特定の戦略によって1つのモデルに併合した。詳細な情報は方法の一部で利用可能である。オーガナイザーは,「階層評価クラス」(HEC)と呼ばれる評価法を使用する。各モデルのHECスコアを次のように示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  分類 ,  *腫瘍 ,  嚢胞 ,  腎臓腫瘍 ,  計算機トモグラフィー
準シソーラス用語： オーガナイザー ,  評価法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： セマンティックセグメンテーション ,  nnU-Net ,  モデルアンサンブル

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  符号理論  (ND02030R) ,  免疫療法薬・血液製剤の基礎研究  (GW22010D)