論文の概要: Volumetric landmark detection with a multi-scale shift equivariant neural network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01639v2
• Date: Fri, 16 Oct 2020 18:40:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 22:33:47.041948
• Title: Volumetric landmark detection with a multi-scale shift equivariant neural network
• Title（参考訳）: 多スケールシフト同変ニューラルネットワークによる体積ランドマーク検出
• Authors: Tianyu Ma, Ajay Gupta, Mert R. Sabuncu
• Abstract要約: 本稿では,3次元画像における高速かつメモリ効率の高いランドマーク検出を実現するマルチスケールのエンドツーエンドディープラーニング手法を提案する。 今回我々は,263個のCT上における頸動脈分岐検出法について検討し,平均ユークリッド距離2.81mmで最先端の精度を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.114319747246334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks yield promising results in a wide range of computer vision applications, including landmark detection. A major challenge for accurate anatomical landmark detection in volumetric images such as clinical CT scans is that large-scale data often constrain the capacity of the employed neural network architecture due to GPU memory limitations, which in turn can limit the precision of the output. We propose a multi-scale, end-to-end deep learning method that achieves fast and memory-efficient landmark detection in 3D images. Our architecture consists of blocks of shift-equivariant networks, each of which performs landmark detection at a different spatial scale. These blocks are connected from coarse to fine-scale, with differentiable resampling layers, so that all levels can be trained together. We also present a noise injection strategy that increases the robustness of the model and allows us to quantify uncertainty at test time. We evaluate our method for carotid artery bifurcations detection on 263 CT volumes and achieve a better than state-of-the-art accuracy with mean Euclidean distance error of 2.81mm.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、ランドマーク検出を含む幅広いコンピュータビジョンアプリケーションにおいて有望な結果をもたらす。 臨床CTスキャンなどのボリューム画像の正確な解剖学的ランドマーク検出における大きな課題は、GPUメモリの制限により採用されるニューラルネットワークアーキテクチャの容量が制限されることがしばしばあり、それによって出力の精度が制限されることである。 本稿では,3次元画像における高速かつメモリ効率の高いランドマーク検出を実現するマルチスケールのエンドツーエンドディープラーニング手法を提案する。 我々のアーキテクチャはシフト等価ネットワークのブロックで構成され、それぞれ異なる空間スケールでランドマーク検出を行う。 これらのブロックは粗いものから細かいものへと接続され、異なる再サンプリング層を持つため、すべてのレベルを一緒に訓練することができる。 また,モデルのロバスト性を高め,テスト時に不確かさを定量化するノイズ注入戦略を提案する。 今回我々は,263個のCT上における頸動脈分岐検出法の評価を行い,平均ユークリッド距離2.81mmで最先端の精度を実現した。

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