論文の概要: Deep Negative Volume Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12430v1
• Date: Mon, 22 Jun 2020 16:55:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 05:56:18.211036
• Title: Deep Negative Volume Segmentation
• Title（参考訳）: 深部負ボリュームセグメンテーション
• Authors: Kristina Belikova, Oleg Rogov, Aleksandr Rybakov, Maxim V. Maslov, Dmitry V. Dylov
• Abstract要約: 対象物を取り囲むすべての組織間で空の空間を分割する3Dセグメント化タスクに対する新しい角度を提案する。 我々のアプローチは骨分割のためのV-Netを含むエンドツーエンドパイプラインである。 顎顔面領域の専門医が注釈を付した50名の患者データセットにおけるCTスキャンの考え方を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.44793799306154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clinical examination of three-dimensional image data of compound anatomical objects, such as complex joints, remains a tedious process, demanding the time and the expertise of physicians. For instance, automation of the segmentation task of the TMJ (temporomandibular joint) has been hindered by its compound three-dimensional shape, multiple overlaid textures, an abundance of surrounding irregularities in the skull, and a virtually omnidirectional range of the jaw's motion - all of which extend the manual annotation process to more than an hour per patient. To address the challenge, we invent a new angle to the 3D segmentation task: namely, we propose to segment empty spaces between all the tissues surrounding the object - the so-called negative volume segmentation. Our approach is an end-to-end pipeline that comprises a V-Net for bone segmentation, a 3D volume construction by inflation of the reconstructed bone head in all directions along the normal vector to its mesh faces. Eventually confined within the skull bones, the inflated surface occupies the entire "negative" space in the joint, effectively providing a geometrical/topological metric of the joint's health. We validate the idea on the CT scans in a 50-patient dataset, annotated by experts in maxillofacial medicine, quantitatively compare the asymmetry given the left and the right negative volumes, and automate the entire framework for clinical adoption.
• Abstract（参考訳）: 複雑な関節などの複合解剖学的対象の三次元画像データの臨床的検討は退屈なプロセスであり、医師の時間と専門知識を要求する。 例えば、顎関節(顎関節)のセグメンテーション作業の自動化は、その複合的な3次元形状、複数の重ね合わせテクスチャ、頭蓋骨の周囲の不規則さの多さ、顎の運動のほぼ全方位範囲によって妨げられている。 この課題に対処するために、我々は3dセグメンテーションタスクに新たな角度を考案する:すなわち、対象を囲むすべての組織、いわゆる負のボリュームセグメンテーションの間に空空間を分割する。 本研究は, 骨セグメント化のためのv-net, 再建骨頭からメッシュ面への全方向のインフレーションによる3次元ボリューム構成を含む, エンド・ツー・エンドのパイプラインである。 最終的には頭蓋骨内に閉じ込められ、膨らんだ表面は関節の「負の」空間全体を占有し、関節の健康の幾何学的・位相的指標を効果的に提供する。 顎顔面医療の専門家が注釈を付した50例のctスキャンのアイデアを検証し,左右の負の体積に対する非対称性を定量的に比較し,臨床応用のための枠組み全体を自動化した。

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