深層学習モデルのレビュー: 3D MRI および CT スキャンへのアプリケーション

医療画像データと他の日常画像の主な違いの 1 つは、特に DICOM シリーズ データを扱う場合、通常は 3D であることです。 DICOM 画像は複数の 2D スライスで構成され、身体の特定の部分をスキャンまたは表現するために使用されます。

# この記事では、深層学習をトレーニングするための 6 つのニューラル ネットワーク アーキテクチャを紹介します。 3D 医療データの問題を解決するためのモデル

3d U-Net

3D U-Net は、従来の U-Net モデルを 3D セグメンテーションに拡張する強力な医療画像セグメンテーション モデルであり、以下で構成されます。エンコード パスとデコード パス

3D U-Net は、ボリューム画像を処理するときにエンコード パスを通じてコン​​テキスト情報をキャプチャし、デコード パスを通じて正確な位置決めを実現し、効率的な 3D 特性を示します。処理機能

#V-Net

V-Net は、フル解像度の 3D 畳み込みを使用するボリューム画像セグメンテーション用の 3D 畳み込みニューラル ネットワークであるため、U-Net と比較して計算コストが高くなります

HighResNet

このモデルは、残差接続を使用した一連の 3D 畳み込みを通過します。累積レイヤーはエンドツーエンドでトレーニングされ、3D 画像全体を同時に処理できます。

EfficientNet3D

EfficientNet の 3D 改善は U-Net や V-Net ほどではありませんが、3D セグメンテーションに広く使用されているため、コンピューティング時に検討する価値のあるオプションです。計算コストとパフォーマンスのバランスをとるため、リソースは限られています。

注意 U-Net

この亜種は U-Net に基づいています。現在のタスクに関連する画像の特定の部分にネットワークが集中できるようにするアテンション メカニズムを導入します

DeepMedic

この 3D CNN はデュアルを使用しますパスの 1 つは通常の解像度で、もう 1 つはダウンサンプリングされた入力であり、ローカルでより大きなコンテキスト情報を包括的に利用します。

概要

この記事では、次のことを検討しました。医療画像業界で 3D MRI および CT スキャンを処理するために使用される深層学習モデルの一部。これらのニューラル ネットワークは、DICOM シリーズの特定の身体部分の複雑な特徴を学習するために 3D データを入力として受け取るように設計されています

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