論文の概要: Weakly Supervised Lesion Co-segmentation on CT Scans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09174v1
• Date: Fri, 24 Jan 2020 19:39:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 05:15:11.639849
• Title: Weakly Supervised Lesion Co-segmentation on CT Scans
• Title（参考訳）: CTスキャンによる病変の強調
• Authors: Vatsal Agarwal, Youbao Tang, Jing Xiao, Ronald M. Summers
• Abstract要約: 本稿では、まずRECISTスライスから擬似マスクを生成する弱教師付きコセグメンテーションモデルを提案する。 次に、これらを注意に基づく畳み込みニューラルネットワークのトレーニングラベルとして使用し、一対のCTスキャンから共通の病変を分割する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.58056402884405
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lesion segmentation in medical imaging serves as an effective tool for assessing tumor sizes and monitoring changes in growth. However, not only is manual lesion segmentation time-consuming, but it is also expensive and requires expert radiologist knowledge. Therefore many hospitals rely on a loose substitute called response evaluation criteria in solid tumors (RECIST). Although these annotations are far from precise, they are widely used throughout hospitals and are found in their picture archiving and communication systems (PACS). Therefore, these annotations have the potential to serve as a robust yet challenging means of weak supervision for training full lesion segmentation models. In this work, we propose a weakly-supervised co-segmentation model that first generates pseudo-masks from the RECIST slices and uses these as training labels for an attention-based convolutional neural network capable of segmenting common lesions from a pair of CT scans. To validate and test the model, we utilize the DeepLesion dataset, an extensive CT-scan lesion dataset that contains 32,735 PACS bookmarked images. Extensive experimental results demonstrate the efficacy of our co-segmentation approach for lesion segmentation with a mean Dice coefficient of 90.3%.
• Abstract（参考訳）: 医用画像における病変の分画は、腫瘍の大きさの評価と成長の変化のモニタリングに有効なツールである。 しかし、手作業による病変分画時間だけでなく、費用も高く、専門的な放射線科医の知識も必要である。 したがって、多くの病院は、固形腫瘍(RECIST)の反応評価基準と呼ばれる緩い代用に依存している。 これらのアノテーションは正確とは程遠いが、病院全体で広く使われており、画像アーカイブと通信システム(PACS)で見られる。 したがって、これらのアノテーションは、完全な病変分節モデルを訓練するための弱い監督の強固で挑戦的な手段として機能する可能性がある。 そこで本研究では,まず直腸スライスから疑似マスクを生成し,ctスキャンから共通の病変をセグメント化できる注意に基づく畳み込みニューラルネットワークのトレーニングラベルとして用いる,弱教師付き共同セグメンテーションモデルを提案する。 このモデルの検証とテストには、32,735pacsのブックマーク画像を含む広範囲のctスキャン病変データセットであるdeeplesion datasetを利用する。 以上の結果から,Dice係数90.3%の病変の分節に対するコセグメンテーション法の有効性が示唆された。

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