論文の概要: A Global Benchmark of Algorithms for Segmenting Late Gadolinium-Enhanced Cardiac Magnetic Resonance Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12314v3
• Date: Thu, 7 May 2020 14:05:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 12:52:31.582778
• Title: A Global Benchmark of Algorithms for Segmenting Late Gadolinium-Enhanced Cardiac Magnetic Resonance Imaging
• Title（参考訳）: 後期gadolinium-enhanced heart magnetic resonance画像のセグメンテーションアルゴリズムのグローバルベンチマーク
• Authors: Zhaohan Xiong, Qing Xia, Zhiqiang Hu, Ning Huang, Cheng Bian, Yefeng Zheng, Sulaiman Vesal, Nishant Ravikumar, Andreas Maier, Xin Yang, Pheng-Ann Heng, Dong Ni, Caizi Li, Qianqian Tong, Weixin Si, Elodie Puybareau, Younes Khoudli, Thierry Geraud, Chen Chen, Wenjia Bai, Daniel Rueckert, Lingchao Xu, Xiahai Zhuang, Xinzhe Luo, Shuman Jia, Maxime Sermesant, Yashu Liu, Kuanquan Wang, Davide Borra, Alessandro Masci, Cristiana Corsi, Coen de Vente, Mitko Veta, Rashed Karim, Chandrakanth Jayachandran Preetha, Sandy Engelhardt, Menyun Qiao, Yuanyuan Wang, Qian Tao, Marta Nunez-Garcia, Oscar Camara, Nicolo Savioli, Pablo Lamata, Jichao Zhao
• Abstract要約: 現在世界最大の心臓LGE-MRIデータセットである154個の3D LGE-MRIを用いた「2018 left Atrium Challenge」。 技術および生物学的指標を用いた提案アルゴリズムの解析を行った。 その結果, 最上部法は93.2%, 平均表面は0.7mmであった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.29017019187282
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Segmentation of cardiac images, particularly late gadolinium-enhanced magnetic resonance imaging (LGE-MRI) widely used for visualizing diseased cardiac structures, is a crucial first step for clinical diagnosis and treatment. However, direct segmentation of LGE-MRIs is challenging due to its attenuated contrast. Since most clinical studies have relied on manual and labor-intensive approaches, automatic methods are of high interest, particularly optimized machine learning approaches. To address this, we organized the "2018 Left Atrium Segmentation Challenge" using 154 3D LGE-MRIs, currently the world's largest cardiac LGE-MRI dataset, and associated labels of the left atrium segmented by three medical experts, ultimately attracting the participation of 27 international teams. In this paper, extensive analysis of the submitted algorithms using technical and biological metrics was performed by undergoing subgroup analysis and conducting hyper-parameter analysis, offering an overall picture of the major design choices of convolutional neural networks (CNNs) and practical considerations for achieving state-of-the-art left atrium segmentation. Results show the top method achieved a dice score of 93.2% and a mean surface to a surface distance of 0.7 mm, significantly outperforming prior state-of-the-art. Particularly, our analysis demonstrated that double, sequentially used CNNs, in which a first CNN is used for automatic region-of-interest localization and a subsequent CNN is used for refined regional segmentation, achieved far superior results than traditional methods and pipelines containing single CNNs. This large-scale benchmarking study makes a significant step towards much-improved segmentation methods for cardiac LGE-MRIs, and will serve as an important benchmark for evaluating and comparing the future works in the field.
• Abstract（参考訳）: 心臓画像,特に後期ガドリニウム強調磁気共鳴画像(LGE-MRI)の分画は,臨床診断と治療にとって重要な第一歩である。 しかし,LGE-MRIの直接分割はコントラストの減衰により困難である。 ほとんどの臨床研究は手作業や労働集約的なアプローチに依存しているため、自動的な手法は特に最適化された機械学習アプローチに特に関心がある。 これに対処するために、現在世界最大の心臓lge-mriデータセットである154の3d lge-mriと、3人の医療専門家によって区分された関連する左心房のラベルを用いて、「2018 left atrium segmentation challenge」を組織し、最終的に27の国際チームによる参加を惹きつけた。 本稿では, 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の設計選択の全体像と, 最先端の左心房セグメンテーションを実現するための実践的考察を, サブグループ解析とハイパーパラメータ解析により行った。 以上の結果から, 上面は93.2%, 平均表面は0.7mmであり, 先行技術よりも有意に優れていた。 特に,CNNを1次CNNを1次CNNを1次CNNに,その後CNNを1次CNNを1次CNNを1次CNNを含む従来の方法やパイプラインよりもはるかに優れていることを示す。 この大規模ベンチマーク研究は、より改良された心臓のlge-mriのセグメンテーション法へ大きな一歩を踏み出し、この分野の今後の業績を評価し比較するための重要なベンチマークとなる。

関連論文リスト

• Multi-Model Ensemble Approach for Accurate Bi-Atrial Segmentation in LGE-MRI of Atrial Fibrillation Patients [3.676588766498097]
  心房細動(AF)は、心臓不整脈の最も多い形態であり、死亡率と死亡率の増加と関連している。 この研究は、Unet、ResNet、EfficientNet、VGGを含む複数の機械学習モデルを統合するアンサンブルアプローチを示し、LGE-MRIデータから自動両房セグメンテーションを実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T13:33:46Z)
• Accurate Fine-Grained Segmentation of Human Anatomy in Radiographs via Volumetric Pseudo-Labeling [66.75096111651062]
  我々は,10,021個の胸部CTと157個のラベルの大規模データセットを作成した。 解剖学的擬似ラベル抽出のために3次元解剖分類モデルのアンサンブルを適用した。 得られたセグメンテーションモデルはCXRで顕著な性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T18:01:08Z)
• Generative Adversarial Networks for Weakly Supervised Generation and Evaluation of Brain Tumor Segmentations on MR Images [0.0]
  本研究は2次元磁気共鳴画像におけるセグメント異常に対する弱教師付きアプローチを示す。 我々は,癌画像を健全な変種に変換するGAN(Generative Adversarial Network)を訓練する。 非共役な変種は、弱監督的な方法で分割を評価するためにも用いられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-10T00:04:46Z)
• Preservation of High Frequency Content for Deep Learning-Based Medical Image Classification [74.84221280249876]
  大量の胸部ラジオグラフィーの効率的な分析は、医師や放射線技師を助けることができる。 本稿では,視覚情報の効率的な識別と符号化のための離散ウェーブレット変換(DWT)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-08T15:29:54Z)
• MyoPS: A Benchmark of Myocardial Pathology Segmentation Combining Three-Sequence Cardiac Magnetic Resonance Images [84.02849948202116]
  本研究は,MyoPS(MyoPS)の医療画像解析における新たな課題を定義するものである。 myoPSは、MICCAI 2020とともにMyoPSチャレンジで最初に提案された3シーケンスの心臓磁気共鳴(CMR)画像を組み合わせている。 この課題は45対のCMR画像と予め整列されたCMR画像を提供し、アルゴリズムは3つのCMRシーケンスから補完的な情報を結合して病理領域を分割することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-10T06:37:23Z)
• AtrialGeneral: Domain Generalization for Left Atrial Segmentation of Multi-Center LGE MRIs [18.22326892162902]
  左心房細動 (LA) は, 心房細動の治療計画において重要なステップである。 深層学習に基づく手法は、有望なLAセグメンテーション結果を提供することができるが、しばしば目に見えない領域に一般化する。 マルチセンターLGE MRIのLAセグメント化には4つの一般的なセマンティックセマンティックセマンティクスネットワークを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-16T11:58:11Z)
• Multi-class probabilistic atlas-based whole heart segmentation method in cardiac CT and MRI [4.144197343838299]
  本稿では,非剛性登録に基づく確率的アトラスを用いたマルチクラス全心セグメンテーションの枠組みを提案する。 また,高い到達可能な相互情報を得るためのマルチレゾリューション戦略を利用した非剛性登録パイプラインを提案する。 提案手法は,CTスキャンにおいて平均ボリュームオーバーラップ誤差が14.5 % であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-03T01:02:09Z)
• Learning Tubule-Sensitive CNNs for Pulmonary Airway and Artery-Vein Segmentation in CT [45.93021999366973]
  肺気道,動脈,静脈の分節に対する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の訓練は困難である。 コントラスト非造影CTにおいて,CNNによる正確な気道および動脈静脈分画法を提案する。 細気管支、動脈、静脈に対して優れた感受性を有する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T15:56:08Z)
• Attention-Guided Generative Adversarial Network to Address Atypical Anatomy in Modality Transfer [3.167912607974845]
  T1強調MRI画像から正確な合成CTを生成するために,空間的注意誘導型生成対向ネットワーク(attention-GAN)モデルを提案する。 15人の脳がん患者の実験結果によると、GANは既存のsynCTモデルより優れており、平均値は85.22$pm$12.08、232.41$pm$60.86、246.38$pm$42.67である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-27T02:50:39Z)
• Segmentation of the Myocardium on Late-Gadolinium Enhanced MRI based on 2.5 D Residual Squeeze and Excitation Deep Learning Model [55.09533240649176]
  本研究の目的は,LGE-MRIを用いた心筋境界領域の深部学習モデルに基づく正確な自動セグメンテーション法を開発することである。 合計320回の試験(平均6回の試験)と28回の試験が行われた。 ベーススライスとミドルスライスにおけるアンサンブルモデルの性能解析は, サーバ内調査と同等であり, アトピーススライスではわずかに低かった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-27T20:44:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。