0% Complete
فارسی
Home
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Investigating the Self-optimizing nnU-NetV2 for Kidney Tumor Segmentation: Application to the KiTS23 Dataset
Authors :
Sanam Doostinia
1
Masoud Noroozi
2
Mohammad Saber Azimi
3
Jafar Majidpour
4
Hossein Arabi
5
1- دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
2- دانشگاه اصفهان
3- دانشگاه شهید بهشتی
4- University of Raparin Rania, Iraq
5- Geneva University Hospital
Keywords :
Deep Learning،Medical Image Segmentation،nnU-NetV2،Kidney Tumor Segmentation
Abstract :
Kidney cancer ranks among the top 10 most prevalent cancers, with renal cell carcinoma (RCC) being the dominant form, accounting for approximately 90% of all kidney cancer cases. As computer technology advances unprecedentedly, its integration into the medical field, particularly in computer-aided diagnostics and treatment, has grown significantly. In this work, we evaluate the nnU-NetV2 segmentation model on the kidney tumor segmentation dataset (KiTS2023). The 3D nnU-NetV2 model was trained for 300 Epochs with single-fold validation, using 320 CT scans from the retrospective KiTS23 dataset, with 80 cases for validation and 89 cases for testing. The evaluation metrics Dice Similarity Coefficient (DSC), IoU (Intersection over Union), sensitivity, and specificity were applied to assess performance in both region-based and foreground segmentation. Test-set DSC values were 0.8334 (Kidney+Tumor+Cyst), 0.6678 (Tumor+Cyst), and 0.6009 (Tumor); IoU scores were 0.7705, 0.5621, and 0.5078, respectively. Sensitivity values were 0.7915, 0.6743, and 0.6459, respectively, and specificity remained consistently high at 0.99 across all regions. For foreground segmentation on the test set, DSC was 0.7007, and IoU was 0.6135. Despite using a relatively low number of epochs and single-fold validation, comparison with the benchmark results demonstrates that the nnU-Net model remains a robust tool for automatic kidney tumor segmentation.
Papers List
List of archived papers
3D Printing of Novel Bioactive Polycaprolactone Nanocomposites for Prospective Osteoporotic Bone Defect Engineering
Fateme Fathi - Hengameh Zolala - Farhad Esmailzadeh - Shohreh Mashyekhan - Irinia Kurzina
مخابرات و اینترنت اشیا: زیرساختهای نوین برای اقتصاد دیجیتال
سجاد یوسفی - مریم پورنجف - آمنه احمدی - شکوفه گرینی - حسنا هاشم بیگی
Robust Glucose Level Classification from NIR-Based PPG Using Morphological Features
Arian Mesforoosh Mashhad - Yeganeh Binafar - Mohammad Reza Akbarzadeh Totonchi
نقش پردازش بلادرنگ کلاندادهها در مدیریت هوشمند شهرها و محیط زیست: راهکارها و چالشها
محمدامین محمدی - ابراهیم ابراهیمی - شکوه کرمانشاهانی
بررسی تاثیر معیارهای قرارداد هوشمند بر عملکرد زنجیره تامین پایدار
محمد علیمحمدی - امیر نجفی
جایگاه هوش مصنوعی در آینده اقتصاد ایران
سید کمال صادقی - فاطمه نمازی - هانیه پور مهدی
شناسایی اسکولیوز ستون فقرات در تصاویرX-ray با استفاده از MobileNetV2
محمدصادق بابایی
بررسی تأثیر کیفیت حسابرسی بر قدرت پیشبینی اطلاعات حسابداری باتوجه به نقش تعدیلگر بحران کمآبی
زهره حاجیها - النا خان لاریان
ارائه مدل ترکیبی کشف نفوذ مبتنی بر تحلیل دادههای بزرگ و یادگیری عمیق در محیطهای توزیعشده
شاهین سمیع عادل
Optimization and Novel insights: The convergence of Quantum Computing and Data Science in Engineering Application
Nayereh Majd
more
Samin Hamayesh - Version 42.5.2