論文の概要: Accurately identifying vertebral levels in large datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.10503v1
• Date: Tue, 28 Jan 2020 18:15:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 02:51:19.067421
• Title: Accurately identifying vertebral levels in large datasets
• Title（参考訳）: 大規模データセットにおける脊椎レベルの正確な同定
• Authors: Daniel C. Elton, Veit Sandfort, Perry J. Pickhardt, and Ronald M. Summers
• Abstract要約: この研究の目的は、大規模な異種データセットのL1レベルを正確に識別できるシステムを開発することである。 最初のアプローチは、3D U-Netを使用してスキャンボリューム全体を使用してL1椎骨を直接分割し、コンテキストを提供する。 L1椎骨の同定には98%の精度が得られたが, 頭蓋骨レベルでの平均誤差は4.5mmであった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.210140995696958
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The vertebral levels of the spine provide a useful coordinate system when making measurements of plaque, muscle, fat, and bone mineral density. Correctly classifying vertebral levels with high accuracy is challenging due to the similar appearance of each vertebra, the curvature of the spine, and the possibility of anomalies such as fractured vertebrae, implants, lumbarization of the sacrum, and sacralization of L5. The goal of this work is to develop a system that can accurately and robustly identify the L1 level in large heterogeneous datasets. The first approach we study is using a 3D U-Net to segment the L1 vertebra directly using the entire scan volume to provide context. We also tested models for two class segmentation of L1 and T12 and a three class segmentation of L1, T12 and the rib attached to T12. By increasing the number of training examples to 249 scans using pseudo-segmentations from an in-house segmentation tool we were able to achieve 98% accuracy with respect to identifying the L1 vertebra, with an average error of 4.5 mm in the craniocaudal level. We next developed an algorithm which performs iterative instance segmentation and classification of the entire spine with a 3D U-Net. We found the instance based approach was able to yield better segmentations of nearly the entire spine, but had lower classification accuracy for L1.
• Abstract（参考訳）: 脊椎の椎骨レベルは、プラーク、筋肉、脂肪、骨のミネラル密度を測定する際に有用な座標系を提供する。 各脊椎の類似の出現、脊椎の曲率、骨折した椎骨、インプラント、仙骨の腰椎化、L5の仙骨化などの異常の可能性から、正確で正確な分類は困難である。 この研究の目的は、大規模な異種データセットのL1レベルを正確かつ堅牢に識別できるシステムを開発することである。 最初のアプローチは、3D U-Netを使ってL1椎骨をスキャンボリューム全体を使って直接分割し、コンテキストを提供する。 また、l1,t12の2つのクラスセグメンテーションと、l1,t12の3つのクラスセグメンテーションと、t12に付随するリブのモデルもテストした。 トレーニングサンプル数を249スキャンに増やし、社内のセグメンテーションツールから疑似セグメンテーションを使用して、l1椎骨の同定に関して98%の精度を達成できた。 次に,3次元U-Netを用いて全脊椎の反復的インスタンス分割と分類を行うアルゴリズムを開発した。 インスタンスベースのアプローチは、ほぼ全脊椎のより良好な分節を得ることができたが、l1の分類精度は低かった。

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