論文の概要: Multi-structure bone segmentation in pediatric MR images with combined regularization from shape priors and adversarial network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07092v5
• Date: Tue, 12 Jul 2022 08:45:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 06:43:03.784463
• Title: Multi-structure bone segmentation in pediatric MR images with combined regularization from shape priors and adversarial network
• Title（参考訳）: 小児mr画像におけるシェーププリファレンスと逆ネットワークの併用による多構造骨分節化
• Authors: Arnaud Boutillon, Bhushan Borotikar, Val\'erie Burdin and Pierre-Henri Conze
• Abstract要約: 異種小児磁気共鳴(MR)画像のセグメント化に難渋する課題に対して,新たにトレーニングした正規化畳み込みエンコーダデコーダネットワークを提案する。 グローバルに一貫した予測を得るために,オートエンコーダで学習した非線形形状表現から得られる,形状先行に基づく正規化を組み込む。 提案手法は,Dice, 感度, 特異性, 最大対称表面距離, 平均対称表面距離, および相対絶対体積差の測定値について, 従来提案した手法と同等あるいは同等に動作した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4588028371034407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Morphological and diagnostic evaluation of pediatric musculoskeletal system is crucial in clinical practice. However, most segmentation models do not perform well on scarce pediatric imaging data. We propose a new pre-trained regularized convolutional encoder-decoder network for the challenging task of segmenting heterogeneous pediatric magnetic resonance (MR) images. To this end, we have conceived a novel optimization scheme for the segmentation network which comprises additional regularization terms to the loss function. In order to obtain globally consistent predictions, we incorporate a shape priors based regularization, derived from a non-linear shape representation learnt by an auto-encoder. Additionally, an adversarial regularization computed by a discriminator is integrated to encourage precise delineations. The proposed method is evaluated for the task of multi-bone segmentation on two scarce pediatric imaging datasets from ankle and shoulder joints, comprising pathological as well as healthy examinations. The proposed method performed either better or at par with previously proposed approaches for Dice, sensitivity, specificity, maximum symmetric surface distance, average symmetric surface distance, and relative absolute volume difference metrics. We illustrate that the proposed approach can be easily integrated into various bone segmentation strategies and can improve the prediction accuracy of models pre-trained on large non-medical images databases. The obtained results bring new perspectives for the management of pediatric musculoskeletal disorders.
• Abstract（参考訳）: 小児筋骨格系の形態学的および診断的評価は臨床において重要である。 しかし、ほとんどのセグメンテーションモデルは、少ない小児画像データではうまく機能しない。 異種小児磁気共鳴 (mr) 画像のセグメント化を課題とする新しい事前学習型正規化畳み込みエンコーダ-デコーダネットワークを提案する。 そこで我々は,損失関数の追加正規化項を含むセグメンテーションネットワークの新しい最適化手法を考案した。 グローバルに一貫した予測を得るために,オートエンコーダで学習した非線形形状表現から得られる,形状先行に基づく正規化を組み込む。 さらに、判別器によって計算される逆正則化を統合して正確な記述を促進する。 提案手法は, 病態と健康な検査を含む足関節と肩関節からの2つの希薄な小児画像データセットにおける多関節分節の課題について評価した。 提案手法は,Dice, 感度, 特異性, 最大対称表面距離, 平均対称表面距離, および相対絶対体積差の測定値について, 従来提案した手法と同等あるいは同等に動作する。 提案手法は, 様々な骨分割戦略に容易に統合でき, 大規模非医療画像データベースで事前学習したモデルの予測精度を向上できることを示す。 その結果,小児筋骨格障害に対する新たな視点が得られた。

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