論文の概要: How well do U-Net-based segmentation trained on adult cardiac magnetic
resonance imaging data generalise to rare congenital heart diseases for
surgical planning?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.04392v1
- Date: Mon, 10 Feb 2020 08:50:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-02 07:20:49.155070
- Title: How well do U-Net-based segmentation trained on adult cardiac magnetic
resonance imaging data generalise to rare congenital heart diseases for
surgical planning?
- Title（参考訳）: 成人心磁気共鳴画像データに基づくU-Netによる分節訓練は, 外科的計画のための希少な先天性心疾患にどのように一般化されるか?
- Authors: Sven Koehler and Animesh Tandon and Tarique Hussain and Heiner Latus
and Thomas Pickardt and Samir Sarikouch and Philipp Beerbaum and Gerald Greil
and Sandy Engelhardt and Ivo Wolf
- Abstract要約: 先天性心疾患(TOF)患者における肺弁置換術の適応時期は, 主に心室容積と機能に基づく。
過去数年間のいくつかの大きな課題において、U-Netアーキテクチャは提供されたデータに対して印象的な結果を示している。
しかし、臨床実践においては、個々の病理や異なるスキャナー特性から派生した画像特性を考えると、データセットはより多様である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.330464988780586
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Planning the optimal time of intervention for pulmonary valve replacement
surgery in patients with the congenital heart disease Tetralogy of Fallot (TOF)
is mainly based on ventricular volume and function according to current
guidelines. Both of these two biomarkers are most reliably assessed by
segmentation of 3D cardiac magnetic resonance (CMR) images. In several grand
challenges in the last years, U-Net architectures have shown impressive results
on the provided data. However, in clinical practice, data sets are more diverse
considering individual pathologies and image properties derived from different
scanner properties. Additionally, specific training data for complex rare
diseases like TOF is scarce.
For this work, 1) we assessed the accuracy gap when using a publicly
available labelled data set (the Automatic Cardiac Diagnosis Challenge (ACDC)
data set) for training and subsequent applying it to CMR data of TOF patients
and vice versa and 2) whether we can achieve similar results when applying the
model to a more heterogeneous data base.
Multiple deep learning models were trained with four-fold cross validation.
Afterwards they were evaluated on the respective unseen CMR images from the
other collection. Our results confirm that current deep learning models can
achieve excellent results (left ventricle dice of
$0.951\pm{0.003}$/$0.941\pm{0.007}$ train/validation) within a single data
collection. But once they are applied to other pathologies, it becomes apparent
how much they overfit to the training pathologies (dice score drops between
$0.072\pm{0.001}$ for the left and $0.165\pm{0.001}$ for the right ventricle).
- Abstract（参考訳）: 先天性ファロー心疾患四徴症(tof)患者における肺弁置換術の最適介入時期の計画は主に心室容積と機能に基づく。
これら2つのバイオマーカーは3次元心臓磁気共鳴(CMR)画像のセグメンテーションによって最も確実に評価される。
過去数年間のいくつかの大きな課題において、U-Netアーキテクチャは提供されたデータに対して印象的な結果を示している。
しかし, 臨床では, 個々の病理や異なるスキャナ特性から得られた画像特性を考えると, データセットはより多様である。
さらに、TOFのような複雑なレアな疾患に対する特定のトレーニングデータも少ない。
この作品のために
1) 市販のラベル付きデータセット(acdcデータ)を用いてトレーニングを行い,その後,tof患者のcmrデータに適用した場合の精度ギャップを評価し,その逆も検討した。
2) より異質なデータベースにモデルを適用する場合、同様の結果が得られるかどうか。
複数のディープラーニングモデルを4倍のクロス検証でトレーニングした。
その後、他のコレクションから得られた未認識のcmr画像で評価した。
その結果,1つのデータ収集において,現在のディープラーニングモデルは優れた結果(左心室ジス$0.951\pm{0.003}$/$0.941\pm{0.007}$ train/validation)が得られることを確認した。
しかし、それらが他の病理に適用されると、それがトレーニング病理にどの程度適しているかが明らかになる(左が0.072 pm{0.001}$、右心室が0.165 pm{0.001}$)。
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