Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

論文LT会_論文紹介(CU-Net)

taashi
July 30, 2019

 論文LT会_論文紹介(CU-Net)

taashi

July 30, 2019
Tweet

More Decks by taashi

Other Decks in Technology

Transcript

  1. 論⽂紹介 CU-Net: Cascaded U-Net with Loss Weighted Sampling for Brain

    Tumor Segmentation (https://arxiv.org/abs/1907.07677) @taashi_s
  2. ▪参考論⽂ ・Brain tumor segmentation with deep neural networks. 2つの異なるスケールで特徴抽出するための2経路のCNNの提案 ・Automatic

    brain tumor segmen- tation using cascaded anisotropic convolutional neural networks. 脳腫瘍の階層に従った3重カスケードフレームワークの提案 ・Multi-task fully convolutional network for brain tumour segmentation. 腫瘍の構造の階層的関係のためのツリー構造FCNの提案 ・Boundary-aware fully convolutional network for brain tumor segmentation. 境界認識⽤FCN(BFCN)と、タスク別学習⽤のブランチ作成の提案 ・Dilated convolutions for brain tumor segmentation in mri scans. 残差ネットワーク(DRN)の拡張とプーリングの放棄の提案 ・U-net:Convolutionalnetworksforbiomedical image segmentation. マルチレベルで融合させるスキップコネクションを使ったU字型ネットワーク(U-Net)の提案 ・Automatic brain tumor detection and segmentation using u-net based fully convolutional networks. U-Netでの不均衡データへの対策のためにソフトダイスロスの使⽤の提案
  3. ▪LWS(Loss Weighted Sampling) ・ネガポジのサンプリングの極端な不均衡への対処⽅ ・クロスエントロピー誤差関数に、重みを追加 : バッチ数 : チャンネル数 :

    画像の⻑さ(⾼さ?) : 画像の幅 : one-hotラベル : 推論された確率 : ピクセルの損失の重み •ネットワーク全体の損失関数 : 加重係数 : 正則化項 : U-Net1(前半)の損失 : U-Net2(後半)の損失 : 各補助教師での損失
  4. ▪実験 ・BraTS 2017を使⽤ •データセット High-gradeの腫瘍 : Low-gradeの腫瘍 = 210 :

    75 この内、High-gradeのみ使⽤し、Train : Valid : Test = 126 : 42 : 42 とした。 ピクセル単位に、壊死(NCR), 浮腫(ED), 増強腫瘍(ET), その他のラベル付けを⾏った ・DataAugmentationには、ランダム回転とランダムフリップを採⽤ •学習条件 Optimizer Learning rate SGD with momentum(0.9) 10#$から始めて 10epoch毎に 1/10⼩さくする (下限 : 10#%) 0.1から始めて 10epoch毎に 1/10⼩さくする (下限 : 10#$) 5 * 10#& 2 1.5