論文の概要: LU-Net: a multi-task network to improve the robustness of segmentation
of left ventriclular structures by deep learning in 2D echocardiography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02043v1
- Date: Sat, 4 Apr 2020 23:07:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-16 22:52:39.609114
- Title: LU-Net: a multi-task network to improve the robustness of segmentation
of left ventriclular structures by deep learning in 2D echocardiography
- Title（参考訳）: lu-net:2次元心エコー図における深層学習による左室壁構造のセグメンテーションのロバスト性を改善するマルチタスクネットワーク
- Authors: Sarah Leclerc, Erik Smistad, Andreas {\O}stvik, Frederic Cervenansky,
Florian Espinosa, Torvald Espeland, Erik Andreas Rye Berg, Thomas Grenier,
Carole Lartizien, Pierre-Marc Jodoin, Lasse Lovstakken, Olivier Bernard
- Abstract要約: 本稿では,心臓のセグメンテーションの全体的な精度を向上させるために,エンドツーエンドのマルチタスクネットワークを提案する。
大規模なオープンアクセスデータセットから得られた結果から,本手法が現在最高のディープラーニングソリューションより優れていることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.633387219468496
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Segmentation of cardiac structures is one of the fundamental steps to
estimate volumetric indices of the heart. This step is still performed
semi-automatically in clinical routine, and is thus prone to inter- and
intra-observer variability. Recent studies have shown that deep learning has
the potential to perform fully automatic segmentation. However, the current
best solutions still suffer from a lack of robustness. In this work, we
introduce an end-to-end multi-task network designed to improve the overall
accuracy of cardiac segmentation while enhancing the estimation of clinical
indices and reducing the number of outliers. Results obtained on a large open
access dataset show that our method outperforms the current best performing
deep learning solution and achieved an overall segmentation accuracy lower than
the intra-observer variability for the epicardial border (i.e. on average a
mean absolute error of 1.5mm and a Hausdorff distance of 5.1mm) with 11% of
outliers. Moreover, we demonstrate that our method can closely reproduce the
expert analysis for the end-diastolic and end-systolic left ventricular
volumes, with a mean correlation of 0.96 and a mean absolute error of 7.6ml.
Concerning the ejection fraction of the left ventricle, results are more
contrasted with a mean correlation coefficient of 0.83 and an absolute mean
error of 5.0%, producing scores that are slightly below the intra-observer
margin. Based on this observation, areas for improvement are suggested.
- Abstract（参考訳）: 心臓構造のセグメンテーションは、心臓の容積指数を推定する基本的なステップの1つである。
このステップは、まだ臨床ルーチンで半自動で行われており、したがって、サーバ間およびサーバ内変動が生じる。
近年の研究では、ディープラーニングが完全な自動セグメンテーションを行う可能性があることが示されている。
しかし、現在の最良のソリューションは依然として堅牢性の欠如に苦しんでいる。
本研究では,臨床指標の推定を向上し,外来者数を減らすとともに,心臓セグメンテーションの全体的な精度を向上させるために,エンドツーエンドのマルチタスクネットワークを導入する。
大規模なオープンアクセスデータセットから得られた結果から,本手法は,現在最高の深層学習解を上回り,平均1.5mm,Hausdorff距離5.1mm)の心外膜境界におけるサーベイラビリティよりも全体のセグメンテーション精度を11%低い精度で達成していることがわかった。
また,0.96の相関と7.6mlの平均絶対誤差を用いて,拡張期左室容積と末期収縮期左室容積の専門的解析を密に再現できることを実証した。
左室の射出率については、平均相関係数 0.83 と絶対平均誤差 5.0% で比較され、オブザーバー内マージンより若干低いスコアが得られた。
この観察から,改善すべき領域が示唆された。
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