#277
summarized by : 榎本
Organ at Risk Segmentation for Head and Neck Cancer Using Stratified Learning and Neural Architecture Search

どんな論文か?

放射線治療時のリスク臓器(OAR)のセグメンテーションはアノテーションのコストの高さなどから自動化が求められるタスクである。従来手法の標準的なFCNを使用した場合、リスク臓器が多く存在する場合やサイズの小さなものは困難であった。そこで、セグメンテーション対象を段階的(標準的臓器やサイズや難しさ)に行うセグメンテーションのネットワークSOARSを提案した。
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新規性

セグメンテーションタスクを段階的(Anchor OARs・Mid-level OARs・ small & hard OARs)に行うことで従来のモデルでは難しかったセグメンテーションを行えるようにした。

結果

3つの評価指標でSOTAを獲得した。さらに数%の改善ではなく、Dice scoreが最大で12%も改善した。

その他(なぜ通ったか?等)

臨床でも行われる考えにヒントを得ていること(段階的にセグメンテーションすること)と精度の高さ。