論文の概要: Bone Segmentation in Contrast Enhanced Whole-Body Computed Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05223v2
• Date: Thu, 13 Aug 2020 14:32:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 06:15:23.447086
• Title: Bone Segmentation in Contrast Enhanced Whole-Body Computed Tomography
• Title（参考訳）: コントラスト造影全身CTにおける骨分画の検討
• Authors: Patrick Leydon, Martin O'Connell, Derek Greene and Kathleen M Curran
• Abstract要約: 本稿では,低線量造影による全身CTスキャンから骨骨髄領域を分離する新しい前処理技術を用いたU-netアーキテクチャについて概説する。 骨とコントラスト染料の差別化には, 適切な前処理が重要であること, 限られたデータで優れた結果が得られることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.752817022620644
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Segmentation of bone regions allows for enhanced diagnostics, disease characterisation and treatment monitoring in CT imaging. In contrast enhanced whole-body scans accurate automatic segmentation is particularly difficult as low dose whole body protocols reduce image quality and make contrast enhanced regions more difficult to separate when relying on differences in pixel intensities. This paper outlines a U-net architecture with novel preprocessing techniques, based on the windowing of training data and the modification of sigmoid activation threshold selection to successfully segment bone-bone marrow regions from low dose contrast enhanced whole-body CT scans. The proposed method achieved mean Dice coefficients of 0.979, 0.965, and 0.934 on two internal datasets and one external test dataset respectively. We have demonstrated that appropriate preprocessing is important for differentiating between bone and contrast dye, and that excellent results can be achieved with limited data.
• Abstract（参考訳）: 骨領域のセグメンテーションにより、CT画像における診断、疾患の特徴化、治療モニタリングが強化される。 低用量全身プロトコルは画質を低下させ、ピクセル強度の違いに依存するとコントラスト強化領域を分離することが難しくなるため、コントラスト強化全身スキャンでは精度の高い自動セグメンテーションが特に難しい。 本稿では, トレーニングデータのウィンドウ化とシグモイド活性化閾値選択による低用量造影ctスキャンの骨骨髄領域の分割を成功させるために, 新たな前処理技術を用いたu-netアーキテクチャについて概説する。 提案手法は,2つの内部データセットと1つの外部テストデータセットに対して平均Dice係数0.979,0.965,0.934を達成した。 骨とコントラスト染料の識別には, 適切な前処理が重要であること, 限られたデータで優れた結果が得られることを実証した。

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