論文の概要: ARPM-net: A novel CNN-based adversarial method with Markov Random Field enhancement for prostate and organs at risk segmentation in pelvic CT images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.04488v4
• Date: Thu, 17 Sep 2020 21:28:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 12:11:52.207775
• Title: ARPM-net: A novel CNN-based adversarial method with Markov Random Field enhancement for prostate and organs at risk segmentation in pelvic CT images
• Title（参考訳）: ARPM-net : Markov Random Field を用いた骨盤CT画像における前立腺および臓器の危険セグメンテーションにおける新しいCNN-based adversarial method
• Authors: Zhuangzhuang Zhang, Tianyu Zhao, Hiram Gay, Weixiong Zhang, Baozhou Sun
• Abstract要約: 本研究は,CT画像の多臓器セマンティックセマンティックセグメンテーションを改善するために,新しいCNNに基づく対角深層学習法を開発することを目的とする。 MRF(Markov Random Field)拡張ネットワーク (ARPM-net) は, 対向学習方式を実装している。 モデル輪郭の精度はDice similarity coefficient (DSC), Average Hausdorff Distance (AHD), Average Surface Hausdorff Distance (ASHD), relative Volume difference (VD) を用いて測定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.011212599949541
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Purpose: The research is to develop a novel CNN-based adversarial deep learning method to improve and expedite the multi-organ semantic segmentation of CT images, and to generate accurate contours on pelvic CT images. Methods: Planning CT and structure datasets for 120 patients with intact prostate cancer were retrospectively selected and divided for 10-fold cross-validation. The proposed adversarial multi-residual multi-scale pooling Markov Random Field (MRF) enhanced network (ARPM-net) implements an adversarial training scheme. A segmentation network and a discriminator network were trained jointly, and only the segmentation network was used for prediction. The segmentation network integrates a newly designed MRF block into a variation of multi-residual U-net. The discriminator takes the product of the original CT and the prediction/ground-truth as input and classifies the input into fake/real. The segmentation network and discriminator network can be trained jointly as a whole, or the discriminator can be used for fine-tuning after the segmentation network is coarsely trained. Multi-scale pooling layers were introduced to preserve spatial resolution during pooling using less memory compared to atrous convolution layers. An adaptive loss function was proposed to enhance the training on small or low contrast organs. The accuracy of modeled contours was measured with the Dice similarity coefficient (DSC), Average Hausdorff Distance (AHD), Average Surface Hausdorff Distance (ASHD), and relative Volume Difference (VD) using clinical contours as references to the ground-truth. The proposed ARPM-net method was compared to several stateof-the-art deep learning methods.
• Abstract（参考訳）: 目的: 骨盤CT画像の多臓器セマンティックセグメンテーションを改善し, 高速化し, 骨盤CT画像の正確な輪郭を生成するために, 新たなCNNベースの逆深層学習法を開発することである。 方法:前立腺癌120例を対象としたCTと構造データセットを振り返って選択し,10倍のクロスバリデーションを行った。 提案するadversarial multi-residual multi-residual pooling markov random field (mrf) enhanced network (arpm-net) は,対向学習方式を実装している。 セグメンテーションネットワークと差別化ネットワークを共同でトレーニングし、予測にはセグメンテーションネットワークのみを使用した。 セグメンテーションネットワークは、新しく設計されたMRFブロックをマルチレジデンシャルなU-netのバリエーションに統合する。 判別器は、元のCTと予測/地上真実の積を入力とし、入力を偽/現実に分類する。 セグメンテーションネットワークと判別器ネットワークとを総合的に訓練したり、セグメンテーションネットワークを粗く訓練した後に判別器を微調整したりすることができる。 マルチスケールプーリング層を導入し,アトラス畳み込み層に比べて少ないメモリでプール時の空間分解能を保った。 適応的損失関数は小または低コントラスト臓器の訓練を強化するために提案された。 モデル付き輪郭の精度はDice similarity coefficient (DSC), Average Hausdorff Distance (AHD), Average Surface Hausdorff Distance (ASHD), relative Volume difference (VD) を用いて測定した。 提案手法は,最先端のディープラーニング手法と比較した。

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