brain-tumor-segmentation-0002¶
ユースケースと概要説明¶
このモデルは、Brain Tumor Segmentation Challenge (BraTS) 2019 への参加のために作成されました。残差ブロックでトレーニングされた UNet アーキテクチャーを備えています。
仕様¶
メトリック |
値 |
|---|---|
タイプ |
セグメンテーション |
GFLOPs |
300.801 |
MParams |
4.51 |
ソース・フレームワーク |
PyTorch* |
精度¶
BRATS 2019 Leaderboard を参照してください。チャレンジ検証のメトリック (Dice_WT、Dice_TC、Dice_ET) は、以下で報告されるメトリック (入力ラベルと同等) とは異なります。
-
WT (全腫瘍) クラスは、次の 3 つの腫瘍クラスを組み合わせたものです。
壊死性コア/非増強腫瘍
浮腫
増強腫瘍
-
TC (腫瘍核) は、次のクラスを組み合わせたものです。
壊死性コア
非増強腫瘍
ET (増強腫瘍)
以下の精度指標は、Medical Decathlon データセットの脳腫瘍トレーニングのサブセットで測定されます。
平均:
“総合” サイコロ指数: 91.5%
“壊死性コア/非増強腫瘍” サイコロ指数: 61.1%
“浮腫” サイコロ指数: 80.6%
“増強腫瘍” サイコロ指数: 79.4%
中央値:
“総合” サイコロ指数: 92.7%
“壊死性コア/非増強腫瘍” サイコロ指数: 64.5%
“浮腫” サイコロ指数: 83.5%
“増強腫瘍” サイコロ指数: 86%
注: OpenVINO™ に適合した ONNX* モデルの精度は、アップサンプリング操作がトリリニアモードからニアレストモードに変更されたため、元の PyTorch* モデルの精度と若干異なる場合があります。
入力¶
このモデルは、4 つの MRI モダリティー T1, T1ce, T2, Flair を入力として受け取ります。BraTS 2019 のページと wiki で追加情報を見つけてください。前処理パイプラインでは、各モダリティーの Z スコアを個別に正規化する必要があります。入力テンソルは、4 つの入力モダリティーを連結したものです。
元のモデル¶
MR 画像、名前 - 0、形状 - 1, 4, 128, 128, 128、形式 - B, C, D, H, W。
説明:
B- バッチサイズC- チャネルD- 深さH- 高さW- 幅
チャネルは、T1, T1ce, T2, Flair の順序で並べられます。
変換されたモデル¶
MR 画像、名前 - 0、形状 - 1, 4, 128, 128, 128、形式 - B, C, D, H, W。
説明:
B- バッチサイズC- チャネルD- 深さH- 高さW- 幅
チャネルは、T1, T1ce, T2, Flair の順序で並べられます。
出力¶
元のモデル¶
指定されたボクセルが対応するクラスに存在する確率、名前 - 304、形状 - 1, 3, 128, 128, 128、出力データ形式 - B, C, D, H, W。
説明:
B- バッチサイズC- チャネルD- 深さH- 高さW- 幅
チャネルは、腫瘍全体 (whole tumor)、腫瘍コア (tumor core)、および増強腫瘍 (enhancing tumor) として順序付けされています。
変換されたモデル¶
指定されたボクセルが対応するクラスに存在する確率、名前 - 304、形状 - 1, 3, 128, 128, 128、出力データ形式 - B, C, D, H, W。
説明:
B- バッチサイズC- チャネルD- 深さH- 高さW- 幅
チャネルは、腫瘍全体 (whole tumor)、腫瘍コア (tumor core)、および増強腫瘍 (enhancing tumor) として順序付けされています。
モデルをダウンロードして OpenVINO™ IR 形式に変換¶
以下の例に示すように、モデルをダウンロードし、必要に応じてモデル・ダウンローダーやその他の自動化ツールによってモデルを OpenVINO™ IR 形式に変換できます。
モデル・ダウンローダーの使用例:
omz_downloader --name <model_name>
モデル・コンバーターの使用例:
omz_converter --name <model_name>
法務上の注意書き¶
元のモデルは、MIT ライセンスに基づいて配布されています。
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