論文の概要: VC-Net: Deep Volume-Composition Networks for Segmentation and
Visualization of Highly Sparse and Noisy Image Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06184v1
- Date: Mon, 14 Sep 2020 04:15:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-18 13:09:50.716494
- Title: VC-Net: Deep Volume-Composition Networks for Segmentation and
Visualization of Highly Sparse and Noisy Image Data
- Title（参考訳）: VC-Net:高スパース・ノイズ画像データの分割と可視化のための深部ボリューム合成ネットワーク
- Authors: Yifan Wang, Guoli Yan, Haikuan Zhu, Sagar Buch, Ying Wang, Ewart Mark
Haacke, Jing Hua, and Zichun Zhong
- Abstract要約: 本稿では,3次元微小血管のロバスト抽出のためのエンドツーエンド深層学習手法VC-Netを提案する。
中心となる新規性は、ボリューム可視化技術(MIP)を自動利用して、3Dデータ探索を強化することである。
マルチストリーム畳み込みニューラルネットワークは、それぞれ3次元体積と2次元MIPの特徴を学習し、その相互依存性を結合体積-合成埋め込み空間で探索するために提案される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.805816310795256
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The motivation of our work is to present a new visualization-guided computing
paradigm to combine direct 3D volume processing and volume rendered clues for
effective 3D exploration such as extracting and visualizing microstructures
in-vivo. However, it is still challenging to extract and visualize high
fidelity 3D vessel structure due to its high sparseness, noisiness, and complex
topology variations. In this paper, we present an end-to-end deep learning
method, VC-Net, for robust extraction of 3D microvasculature through embedding
the image composition, generated by maximum intensity projection (MIP), into 3D
volume image learning to enhance the performance. The core novelty is to
automatically leverage the volume visualization technique (MIP) to enhance the
3D data exploration at deep learning level. The MIP embedding features can
enhance the local vessel signal and are adaptive to the geometric variability
and scalability of vessels, which is crucial in microvascular tracking. A
multi-stream convolutional neural network is proposed to learn the 3D volume
and 2D MIP features respectively and then explore their inter-dependencies in a
joint volume-composition embedding space by unprojecting the MIP features into
3D volume embedding space. The proposed framework can better capture small /
micro vessels and improve vessel connectivity. To our knowledge, this is the
first deep learning framework to construct a joint convolutional embedding
space, where the computed vessel probabilities from volume rendering based 2D
projection and 3D volume can be explored and integrated synergistically.
Experimental results are compared with the traditional 3D vessel segmentation
methods and the deep learning state-of-the-art on public and real patient
(micro-)cerebrovascular image datasets. Our method demonstrates the potential
in a powerful MR arteriogram and venogram diagnosis of vascular diseases.
- Abstract（参考訳）: 私たちの研究の動機は、直接3dボリューム処理とボリュームレンダリングされた手掛かりを組み合わせて、vivo中の微細構造の抽出や可視化といった効果的な3d探索を行うための、可視化誘導型コンピューティングパラダイムを提供することです。
しかし,高感度な3d容器構造の抽出と可視化は,高いスパース性,ノイズ性,複雑なトポロジー変化により依然として困難である。
本稿では,最大強度投影法(MIP)により生成した画像成分を3次元ボリューム画像学習に組み込むことにより,3次元微小血管の堅牢な抽出を行う,エンドツーエンドの深層学習手法VC-Netを提案する。
中心となる新規性は、ボリューム可視化技術(MIP)を自動利用して、ディープラーニングレベルでの3Dデータ探索を強化することである。
MIP埋め込み機能は局所的な血管信号を強化し、血管の幾何学的変動性とスケーラビリティに適応する。
マルチストリーム畳み込みニューラルネットワークは, それぞれ3次元体積と2次元MIPの特徴を学習し, MIP特徴を3次元体積埋め込み空間に投影することにより, 結合体積合成埋め込み空間における相互依存性を探索する。
提案するフレームワークは,小型/小型の容器を捕集し,接続性を向上させる。
私たちの知る限りでは、これは結合畳み込み空間を構築する最初のディープラーニングフレームワークであり、ボリュームレンダリングに基づく2次元投影と3次元ボリュームによる計算された容器確率を相乗的に探索し統合することができる。
実験結果は、従来の3D血管分割法と、患者および実際の脳血管画像データセットにおけるディープラーニングの現状と比較した。
本手法は, 強力なMR動脈造影および血管疾患の静脈造影診断の可能性を示す。
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