Automatisierte Verfahren zur Segmentierung von Retroperitoneal-Tumoren im Vergleich

Automatische Segmentierung von Retroperitoneal-Tumoren: Ein Vergleich von U-Net-Modifikationen

Die Diagnose und Behandlung von Tumoren im Retroperitonealraum stellt aufgrund ihrer Seltenheit, der Vielfalt gutartiger und bösartiger Formen und ihrer Nähe zu lebenswichtigen Strukturen eine Herausforderung dar. Die Bestimmung des Tumorvolumens gestaltet sich aufgrund der oft unregelmäßigen Form der Tumore schwierig, und die manuelle Segmentierung durch medizinisches Fachpersonal ist zeitaufwendig. Daher gewinnen automatische Segmentierungsverfahren zunehmend an Bedeutung.

In den letzten Jahren hat sich das auf Convolutional Neural Networks (CNNs) basierende U-Net-Modell als vielversprechender Ansatz für die Bildsegmentierung in der Medizin etabliert. Durch seine Architektur, die aus einem kontrahierenden Pfad zur Extraktion von Merkmalen und einem expandierenden Pfad zur Rekonstruktion der Segmentierung besteht, erzielt U-Net beeindruckende Ergebnisse. Verschiedene Modifikationen des ursprünglichen U-Net-Modells wurden entwickelt, um die Leistung weiter zu verbessern, darunter die Integration von Vision Transformer (ViT) Elementen. ViTs bieten die Möglichkeit, globale Kontextinformationen zu erfassen, was insbesondere bei komplexen anatomischen Strukturen vorteilhaft sein kann.

Trotz der Fortschritte durch CNNs und ViTs bleiben Herausforderungen bestehen, insbesondere der hohe Rechenaufwand, der mit diesen Architekturen verbunden ist. Effizientere Lösungen, die lange Abhängigkeiten mit geringerem Ressourcenverbrauch verarbeiten können, sind daher gefragt. Zu diesen gehören beispielsweise das Mamba State Space Model (SSM) und Extended Long-Short Term Memory (xLSTM) Netzwerke. Diese Architekturen bieten das Potenzial, die Segmentierungsgenauigkeit bei gleichzeitiger Reduzierung der Rechenkosten zu verbessern.

Eine aktuelle Studie untersuchte die Leistung verschiedener U-Net-Erweiterungen, darunter CNNs, ViTs, Mamba und xLSTM, für die Segmentierung von Retroperitoneal-Tumoren. Die Studie verwendete einen neuen, intern erstellten CT-Datensatz sowie einen öffentlich verfügbaren Datensatz zur Organsegmentierung. Zusätzlich wurde ein neues Modell namens ViLU-Net entwickelt, das Vi-Blöcke in die U-Net-Architektur integriert, um die Segmentierungsgenauigkeit zu verbessern.

Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass xLSTM im U-Net-Framework eine besonders effiziente Lösung darstellt. xLSTM konnte vergleichbare Segmentierungsergebnisse wie die rechenintensiveren Ansätze erzielen, jedoch mit deutlich geringerem Ressourcenverbrauch. Dies unterstreicht das Potenzial von xLSTM für die Entwicklung ressourcenschonender Segmentierungsalgorithmen, die insbesondere für den Einsatz in klinischen Umgebungen relevant sind.

Die Entwicklung präziser und effizienter Segmentierungsalgorithmen ist ein wichtiger Schritt in Richtung einer verbesserten Diagnose und Behandlung von Retroperitoneal-Tumoren. Automatisierte Verfahren können dazu beitragen, die Arbeitsbelastung medizinischer Fachkräfte zu reduzieren und die Genauigkeit der Tumorvolumenbestimmung zu erhöhen. Die Forschung in diesem Bereich ist dynamisch, und zukünftige Studien werden weitere Verbesserungen der Segmentierungsleistung und Effizienz erwarten lassen.

Der Code der Studie ist öffentlich auf GitHub zugänglich, was die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse und die Weiterentwicklung der vorgestellten Methoden ermöglicht.

Bibliographie: Heidari, M., et al. "A Study on the Performance of U-Net Modifications in Retroperitoneal Tumor Segmentation." arXiv preprint arXiv:2502.00314 (2025). Ronneberger, O., Fischer, P., Brox, T. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. In International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention (MICCAI), 2015, pp. 234–241. Vaswani, A., et al. "Attention is all you need." Advances in neural information processing systems, 2017. Tallec, C., & Ollivier, Y. "Unbiasing truncated backpropagation through time." arXiv preprint arXiv:1705.08209 (2017).