論文の概要: Separation of target anatomical structure and occlusions in chest radiographs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00751v1
• Date: Mon, 3 Feb 2020 14:01:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 08:12:03.730393
• Title: Separation of target anatomical structure and occlusions in chest radiographs
• Title（参考訳）: 胸部x線写真における標的解剖学的構造と咬合の分離
• Authors: Johannes Hofmanninger, Sebastian Roehrich, Helmut Prosch and Georg Langs
• Abstract要約: 本稿では,無線画像から望ましくない視覚構造を抑圧する完全畳み込みネットワークを提案する。 提案アルゴリズムは高分解能CTスキャンから再構成されたラジオグラフィーと地上構造データを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0478628221188497
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chest radiographs are commonly performed low-cost exams for screening and diagnosis. However, radiographs are 2D representations of 3D structures causing considerable clutter impeding visual inspection and automated image analysis. Here, we propose a Fully Convolutional Network to suppress, for a specific task, undesired visual structure from radiographs while retaining the relevant image information such as lung-parenchyma. The proposed algorithm creates reconstructed radiographs and ground-truth data from high resolution CT-scans. Results show that removing visual variation that is irrelevant for a classification task improves the performance of a classifier when only limited training data are available. This is particularly relevant because a low number of ground-truth cases is common in medical imaging.
• Abstract（参考訳）: 胸部X線写真は通常、スクリーニングと診断のために低コストで検査される。 しかし、ラジオグラフは3d構造の2次元表現であり、視覚検査や自動画像分析を妨げている。 そこで本研究では,肺パレンキマなどの画像情報を保持しつつ,X線写真からの望ましくない視覚構造を抑えるための完全畳み込みネットワークを提案する。 提案アルゴリズムは高分解能CTスキャンから再構成されたラジオグラフィーと地上データを生成する。 その結果,分類タスクに無関係な視覚的変化の除去は,限られた訓練データしか利用できない場合に,分類器の性能を向上させることがわかった。 医用画像では地中傷の頻度が低いため,特に関連性が高い。

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