論文の概要: A comparative study of 2D image segmentation algorithms for traumatic
brain lesions using CT data from the ProTECTIII multicenter clinical trial
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01263v1
- Date: Mon, 1 Jun 2020 21:00:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-26 06:59:29.108380
- Title: A comparative study of 2D image segmentation algorithms for traumatic
brain lesions using CT data from the ProTECTIII multicenter clinical trial
- Title（参考訳）: ProTECTIII多施設臨床試験のCTデータを用いた外傷性脳病変に対する2次元画像分割アルゴリズムの比較検討
- Authors: Shruti Jadon, Owen P. Leary, Ian Pan, Tyler J. Harder, David W.
Wright, Lisa H. Merck, Derek L. Merck
- Abstract要約: 外傷性脳損傷(TBI)後に発見された出血性病変の表現型について検討した。
内皮内出血(IPH)、硬膜下血腫(SDH)、硬膜外血腫(EDH)、外傷性腸重積などがある。
Focal Tversky Loss Functionを用いたUNet++ 2D Architectureを用いて,最適Dice Coefficient1スコア0.94を達成することができた。
また, 軸外出血例と外傷例のDice Coefficientスコア0.90と0.86をそれぞれ達成できた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automated segmentation of medical imaging is of broad interest to clinicians
and machine learning researchers alike. The goal of segmentation is to increase
efficiency and simplicity of visualization and quantification of regions of
interest within a medical image. Image segmentation is a difficult task because
of multiparametric heterogeneity within the images, an obstacle that has proven
especially challenging in efforts to automate the segmentation of brain lesions
from non-contrast head computed tomography (CT). In this research, we have
experimented with multiple available deep learning architectures to segment
different phenotypes of hemorrhagic lesions found after moderate to severe
traumatic brain injury (TBI). These include: intraparenchymal hemorrhage (IPH),
subdural hematoma (SDH), epidural hematoma (EDH), and traumatic contusions. We
were able to achieve an optimal Dice Coefficient1 score of 0.94 using UNet++ 2D
Architecture with Focal Tversky Loss Function, an increase from 0.85 using UNet
2D with Binary Cross-Entropy Loss Function in intraparenchymal hemorrhage (IPH)
cases. Furthermore, using the same setting, we were able to achieve the Dice
Coefficient score of 0.90 and 0.86 in cases of Extra-Axial bleeds and Traumatic
contusions, respectively.
- Abstract（参考訳）: 医療画像の自動分割は、臨床医や機械学習研究者にも広く関心がある。
セグメンテーションの目的は、医療画像内の関心領域の可視化と定量化の効率と簡易性を高めることである。
非造影頭CT(non-contrast head Computed tomography)から脳病変の分画を自動化する試みにおいて特に困難であることが証明された、画像内の多パラメータ不均一性のため、画像分割は難しい課題である。
本研究では,中等度から重度の外傷性脳損傷(tbi)後に発見された出血性病変の異なる表現型を分割するために,複数のディープラーニングアーキテクチャを実験した。
内皮内出血(IPH)、硬膜下血腫(SDH)、硬膜外血腫(EDH)、外傷性腸重積などがある。
UNet++ 2D Architecture with Focal Tversky Loss Functionを用いたDice Coefficient1の最適スコア0.94を達成でき、心室中出血症例ではUNet 2D with Binary Cross-Entropy Loss Function (IPH) を用いて0.85から上昇した。
また,同じ設定で,軸外出血例と外傷性重傷の場合,それぞれ0.90,0.86のdice係数スコアを得ることができた。
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