論文の概要: W-Net: Dense Semantic Segmentation of Subcutaneous Tissue in Ultrasound Images by Expanding U-Net to Incorporate Ultrasound RF Waveform Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12413v2
• Date: Wed, 2 Sep 2020 09:14:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 07:45:10.768270
• Title: W-Net: Dense Semantic Segmentation of Subcutaneous Tissue in Ultrasound Images by Expanding U-Net to Incorporate Ultrasound RF Waveform Data
• Title（参考訳）: W-Net:U-Netを応用した超音波RF波形データによる超音波画像中の皮下組織の高密度セマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Gautam Rajendrakumar Gare, Jiayuan Li, Rohan Joshi, Mrunal Prashant Vaze, Rishikesh Magar, Michael Yousefpour, Ricardo Luis Rodriguez and John Micheal Galeotti
• Abstract要約: 本稿では,各Aスキャンから生の超音波波形を利用する新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)フレームワークであるW-Netを提案する。 背景クラスを使わずに、画像中のすべてのピクセルをラベル付けしようとします。 筋ファシスタとFat fascia/stromaがラベル付けが難しい組織である理由について分析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9023633922848586
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present W-Net, a novel Convolution Neural Network (CNN) framework that employs raw ultrasound waveforms from each A-scan, typically referred to as ultrasound Radio Frequency (RF) data, in addition to the gray ultrasound image to semantically segment and label tissues. Unlike prior work, we seek to label every pixel in the image, without the use of a background class. To the best of our knowledge, this is also the first deep-learning or CNN approach for segmentation that analyses ultrasound raw RF data along with the gray image. International patent(s) pending [PCT/US20/37519]. We chose subcutaneous tissue (SubQ) segmentation as our initial clinical goal since it has diverse intermixed tissues, is challenging to segment, and is an underrepresented research area. SubQ potential applications include plastic surgery, adipose stem-cell harvesting, lymphatic monitoring, and possibly detection/treatment of certain types of tumors. A custom dataset consisting of hand-labeled images by an expert clinician and trainees are used for the experimentation, currently labeled into the following categories: skin, fat, fat fascia/stroma, muscle and muscle fascia. We compared our results with U-Net and Attention U-Net. Our novel \emph{W-Net}'s RF-Waveform input and architecture increased mIoU accuracy (averaged across all tissue classes) by 4.5\% and 4.9\% compared to regular U-Net and Attention U-Net, respectively. We present analysis as to why the Muscle fascia and Fat fascia/stroma are the most difficult tissues to label. Muscle fascia in particular, the most difficult anatomic class to recognize for both humans and AI algorithms, saw mIoU improvements of 13\% and 16\% from our W-Net vs U-Net and Attention U-Net respectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,各Aスキャンからの生の超音波波形を用いた新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)フレームワークであるW-Netについて述べる。 以前の作業とは異なり、バックグラウンドクラスを使わずに、画像中のすべてのピクセルをラベル付けしようとします。 我々の知る限りでは、これは超音波生RFデータをグレー画像とともに分析するセグメント化のための初めてのディープラーニングまたはCNNアプローチである。 国際特許出願[pct/us20/37519]. 皮下組織 (SubQ) の分画は多種多様な混在組織を持ち, 分画が困難であり, 未表現領域であるので, 初期臨床目的として選択した。 サブQの応用としては、プラスティック手術、脂肪幹細胞採取、リンパモニタリング、特定の種類の腫瘍の検出・治療などがある。 専門医と研修生による手ラベル画像からなるカスタムデータセットを用いて実験を行い,現在,皮膚,脂肪,脂肪・間質,筋肉,筋肉筋の分類に分類している。 U-Net と Attention U-Net を比較した。 RF-Waveform 入力とアーキテクチャにより, 通常の U-Net および Attention U-Net と比較して, mIoU の精度は 4.5 %, 4.9 % 向上した。 筋ファシスタとFat fascia/stromaがラベル付けが難しい組織である理由について分析を行った。 特に、ヒトとAIアルゴリズムの両方で認識する最も難しい解剖学的クラスである筋ファシスタでは、我々のW-NetとU-NetとAtention U-Netの13倍と16倍のmIoU改善が見られた。

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