Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

Reinforcement Learning for Unsupervised Domain Adaptation in Spatio-Temporal Echocardiography Segmentation.

IEEE transactions on medical imaging·2026
Same author

Prompt Learning With Bounding Box Constraints for Medical Image Segmentation.

IEEE transactions on bio-medical engineering·2025
Same author

Harmonizing flows: Leveraging normalizing flows for unsupervised and source-free MRI harmonization.

Medical image analysis·2025
Same author

SARC-UNet: A coronary artery segmentation method based on spatial attention and residual convolution.

Computer methods and programs in biomedicine·2024
Same author

Boundary-aware information maximization for self-supervised medical image segmentation.

Medical image analysis·2024
Same author

What matters in reinforcement learning for tractography.

Medical image analysis·2024

関連する実験動画

Updated: Sep 10, 2025

Quantifying the Brain Metastatic Tumor Micro-Environment using an Organ-On-A Chip 3D Model, Machine Learning, and Confocal Tomography
09:53

Quantifying the Brain Metastatic Tumor Micro-Environment using an Organ-On-A Chip 3D Model, Machine Learning, and Confocal Tomography

Published on: August 16, 2020

7.3K

M $^{2}$ SegMamba: 数少ないサンプルで脳腫瘍のセグメンテーションのためのマンバベースの不完全なマルチモダル学習

Xinyue Zhang, Ali Bahri, Christian Desrosiers

    IEEE journal of biomedical and health informatics
    |August 20, 2025
    PubMed
    まとめ

    この研究は,MambaとMasked Autoencoderネットワークを使用して脳腫瘍のセグメンテーションのための新しいフレームワークであるM2SegMambaを導入します. 不完全なマルチモダルMRIデータと小さなサンプルサイズを効果的に処理し,セグメンテーションの精度を向上させます.

    さらに関連する動画

    Brain Infarct Segmentation and Registration on MRI or CT for Lesion-symptom Mapping
    10:25

    Brain Infarct Segmentation and Registration on MRI or CT for Lesion-symptom Mapping

    Published on: September 25, 2019

    48.4K
    Author Spotlight: Bridging Gaps in Anatomy and Establishing a Foundation for Algorithmic Studies
    04:25

    Author Spotlight: Bridging Gaps in Anatomy and Establishing a Foundation for Algorithmic Studies

    Published on: December 15, 2023

    2.8K

    関連する実験動画

    Last Updated: Sep 10, 2025

    Quantifying the Brain Metastatic Tumor Micro-Environment using an Organ-On-A Chip 3D Model, Machine Learning, and Confocal Tomography
    09:53

    Quantifying the Brain Metastatic Tumor Micro-Environment using an Organ-On-A Chip 3D Model, Machine Learning, and Confocal Tomography

    Published on: August 16, 2020

    7.3K
    Brain Infarct Segmentation and Registration on MRI or CT for Lesion-symptom Mapping
    10:25

    Brain Infarct Segmentation and Registration on MRI or CT for Lesion-symptom Mapping

    Published on: September 25, 2019

    48.4K
    Author Spotlight: Bridging Gaps in Anatomy and Establishing a Foundation for Algorithmic Studies
    04:25

    Author Spotlight: Bridging Gaps in Anatomy and Establishing a Foundation for Algorithmic Studies

    Published on: December 15, 2023

    2.8K

    科学分野:

    • 医療用イメージング
    • 人工知能
    • コンピュータ生物学

    背景:

    • 脳腫瘍の正確な分割は 臨床診断と治療に不可欠です
    • マルチモダル磁気共鳴画像 (MRI) は,豊富な補完的なデータを提供しますが,不完全なモダリティと小さなサンプルサイズで課題に直面します.
    • 既存のマルチモダルのセグメンテーション方法は,データ不足と画像配列の欠如に苦しんでいます.

    研究 の 目的:

    • 多様性MRIを用いた脳腫瘍セグメンテーションのための堅牢なフレームワーク (M2SegMamba) を開発し,特に不完全なデータと小さなサンプル課題に取り組む.
    • マンバとマスクされたオートエンコーダーネットワークを活用して 脳腫瘍のセグメンテーションにおける 監督された学習と 自己監督された学習の両方を活用する.
    • インターモダルとクロスモダルの画像機能の相互作用と統合を強化する.

    主な方法:

    • MambaとMasked Autoencoderネットワークを統合するM2SegMambaフレームワークを設計しました.
    • 機能抽出を最適化するために 多様性脳腫瘍のマスク戦略を開発しました
    • マンバを用いた インターモダルとクロスモダル機能の相互作用を 強化するためのマルチトラバーサル・メソッドを 実施した.
    • 効率的なマルチモダルの機能の統合のためにTSmambaをスキップ接続に組み込みました.
    • 不完全なモダリティに対する強度を改善するために,エンコーダーとデコーダーで補助レギュラーライザーを利用した.

    主要な成果:

    • M2SegMambaは,脳腫瘍のセグメンテーションタスクにおける最先端の方法と比較して優れたパフォーマンスを示しました.
    • このフレームワークは,BRATS 2018とBRATS 2020のデータセットに欠けているモダリティにもかかわらず,高い精度を達成しました.
    • 結果は,不完全なマルチモダルMRIデータをセグメンテーションのために処理する際の有意な改善を示しています.

    結論:

    • M2SegMambaは,特に不完全なマルチモデルのデータと限られたサンプルで困難な臨床シナリオにおいて,脳腫瘍のセグメンテーションに強固で効果的なソリューションを提供します.
    • 提案された枠組みは,セグメンテーションの精度と信頼性を向上させることで,医療画像分析の分野を前進させる.
    • この研究は,複雑な医療イメージングタスクのためのMambaベースのアーキテクチャの可能性を強調しています.