論文の概要: L-CO-Net: Learned Condensation-Optimization Network for Clinical Parameter Estimation from Cardiac Cine MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.11253v1
• Date: Tue, 21 Apr 2020 23:59:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-11 07:42:22.427472
• Title: L-CO-Net: Learned Condensation-Optimization Network for Clinical Parameter Estimation from Cardiac Cine MRI
• Title（参考訳）: L-CO-Net:心内膜MRIによる臨床パラメータ推定のための学習型凝縮最適化ネットワーク
• Authors: S. M. Kamrul Hasan, Cristian A. Linte
• Abstract要約: 学習グループ構造と正規化ウェイトプルーナーを兼ね備えた完全畳み込みセグメンタを実装した。 心循環を通じて健常な1群と4群の病理組織を特徴とするACDCデータセットの枠組みを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we implement a fully convolutional segmenter featuring both a learned group structure and a regularized weight-pruner to reduce the high computational cost in volumetric image segmentation. We validated our framework on the ACDC dataset featuring one healthy and four pathology groups imaged throughout the cardiac cycle. Our technique achieved Dice scores of 96.8% (LV blood-pool), 93.3% (RV blood-pool) and 90.0% (LV Myocardium) with five-fold cross-validation and yielded similar clinical parameters as those estimated from the ground truth segmentation data. Based on these results, this technique has the potential to become an efficient and competitive cardiac image segmentation tool that may be used for cardiac computer-aided diagnosis, planning, and guidance applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,学習群構造と正規化重みプリナーの両方を特徴とする完全畳み込みセグメンテーションを実装し,ボリューム画像セグメンテーションの計算コストを低減した。 心循環を通じて健常な1群と4群の病理組織を特徴とするACDCデータセットの枠組みを検証した。 本手法はDiceスコア96.8%(LV血液プール),93.3%(RV血液プール),90.0%(LV心筋)を5倍のクロスバリデーションで達成し,基礎的真理セグメンテーションデータと類似した臨床パラメータを得た。 これらの結果から, この技術は, 心的コンピュータ支援診断, 計画, ガイダンスの応用に使用できる, 効率的かつ競争力のある心画像分割ツールとなる可能性がある。

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