論文の概要: Noise Reduction to Compute Tissue Mineral Density and Trabecular Bone
Volume Fraction from Low Resolution QCT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02382v1
- Date: Wed, 4 Nov 2020 16:17:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-29 22:59:33.342957
- Title: Noise Reduction to Compute Tissue Mineral Density and Trabecular Bone
Volume Fraction from Low Resolution QCT
- Title（参考訳）: 低分解能qctから組織ミネラル密度と骨量率を計算するためのノイズ低減法
- Authors: Felix Thomsen and Jos\'e M. Fuertes Garc\'ia and Manuel Lucena and
Juan Pisula and Rodrigo de Luis Garc\'ia and Jan Broggrefe and Claudio
Delrieux
- Abstract要約: 本稿では,QCT(Quantical Computed Tomography)ノイズ低減のための,特定の損失関数を持つ3次元ニューラルネットワークを提案する。
組織ミネラル密度 (TMD) や骨量比 (BV/TV) などの微細構造パラメータを、ノイズ低減フィルタや標準ノイズ低減フィルタよりもはるかに高精度に計算する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.31666540219908274
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a 3D neural network with specific loss functions for quantitative
computed tomography (QCT) noise reduction to compute micro-structural
parameters such as tissue mineral density (TMD) and bone volume ratio (BV/TV)
with significantly higher accuracy than using no or standard noise reduction
filters. The vertebra-phantom study contained high resolution peripheral and
clinical CT scans with simulated in vivo CT noise and nine repetitions of three
different tube currents (100, 250 and 360 mAs). Five-fold cross validation was
performed on 20466 purely spongy pairs of noisy and ground-truth patches.
Comparison of training and test errors revealed high robustness against
over-fitting. While not showing effects for the assessment of BMD and
voxel-wise densities, the filter improved thoroughly the computation of TMD and
BV/TV with respect to the unfiltered data. Root-mean-square and accuracy errors
of low resolution TMD and BV/TV decreased to less than 17% of the initial
values. Furthermore filtered low resolution scans revealed still more TMD- and
BV/TV-relevant information than high resolution CT scans, either unfiltered or
filtered with two state-of-the-art standard denoising methods. The proposed
architecture is threshold and rotational invariant, applicable on a wide range
of image resolutions at once, and likely serves for an accurate computation of
further micro-structural parameters. Furthermore, it is less prone for
over-fitting than neural networks that compute structural parameters directly.
In conclusion, the method is potentially important for the diagnosis of
osteoporosis and other bone diseases since it allows to assess relevant 3D
micro-structural information from standard low exposure CT protocols such as
100 mAs and 120 kVp.
- Abstract（参考訳）: 組織ミネラル密度(tmd)や骨容積比(bv/tv)などの微構造パラメータを、noや標準ノイズ低減フィルタを用いた場合よりも高い精度で計算するために、定量的ct(qct)ノイズ低減のための特定の損失関数を有する3次元ニューラルネットワークを提案する。
椎体ファントム研究は、高分解能の末梢および臨床CTスキャンと、生体内CTノイズと3種類の管電流(100, 250, 360 mA)の9回の繰り返しを含む。
20466個の純発振性パッチと接地トラスパッチで5倍のクロス検証を行った。
トレーニングとテストエラーの比較により,オーバーフィッティングに対する高いロバスト性が示された。
BMDとボクセルの密度の評価には効果を示しなかったが、フィルタは未フィルタリングデータに対するTMDとBV/TVの計算を徹底的に改善した。
低分解能TMDとBV/TVのルート平均二乗誤差は初期値の17%以下に低下した。
さらに、フィルタリングされた低分解能スキャンでは、高分解能CTスキャンよりもTMDおよびBV/TV関連情報が多く、非濾過または2つの最先端標準復調法でフィルタリングされた。
提案したアーキテクチャはしきい値と回転不変量であり、幅広い画像解像度に適用可能であり、さらなる微細構造パラメータの正確な計算に役立つ可能性が高い。
さらに、構造パラメータを直接計算するニューラルネットワークよりも、過度に適合する傾向が低い。
結論として,100mAs,120kVpなどの標準低露光CTプロトコルから3次元微細構造情報を評価できるため,骨粗しょう症などの骨疾患の診断に有用である可能性が示唆された。
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