Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automatic segmentation with detection of local segmentation failures in cardiac MRI

論文の概要: Automatic segmentation with detection of local segmentation failures in cardiac MRI

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07025v1
Date: Fri, 13 Nov 2020 17:19:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-26 00:38:32.619820
Title: Automatic segmentation with detection of local segmentation failures in cardiac MRI
Title（参考訳）: 心筋MRIにおける局所セグメンテーション異常検出による自動セグメンテーション
Authors: J\"org Sander, Bob D. de Vos and Ivana I\v{s}gum
Abstract要約: 3つの最先端の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をトレーニングし、心臓解剖学的構造を自動的に分割した。 MICCAI 2017 ACDCチャレンジで公開されているCMRスキャンを用いて,CNNアーキテクチャとセグメンテーションにおける損失関数の影響を検討した。自動セグメンテーションと検出されたセグメンテーション障害のシミュレートされた手動補正を組み合わせることで,統計的に有意な性能向上が得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.281734910003263
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Segmentation of cardiac anatomical structures in cardiac magnetic resonance images (CMRI) is a prerequisite for automatic diagnosis and prognosis of cardiovascular diseases. To increase robustness and performance of segmentation methods this study combines automatic segmentation and assessment of segmentation uncertainty in CMRI to detect image regions containing local segmentation failures. Three state-of-the-art convolutional neural networks (CNN) were trained to automatically segment cardiac anatomical structures and obtain two measures of predictive uncertainty: entropy and a measure derived by MC-dropout. Thereafter, using the uncertainties another CNN was trained to detect local segmentation failures that potentially need correction by an expert. Finally, manual correction of the detected regions was simulated. Using publicly available CMR scans from the MICCAI 2017 ACDC challenge, the impact of CNN architecture and loss function for segmentation, and the uncertainty measure was investigated. Performance was evaluated using the Dice coefficient and 3D Hausdorff distance between manual and automatic segmentation. The experiments reveal that combining automatic segmentation with simulated manual correction of detected segmentation failures leads to statistically significant performance increase.
Abstract（参考訳）: 心臓磁気共鳴画像(CMRI)における心臓解剖学的構造の分離は、心臓血管疾患の自動診断と予後に必須である。本研究は,CMRIにおけるセグメンテーションの自動分割とセグメンテーションの不確実性の評価を組み合わせて,局所セグメンテーション障害を含む画像領域を検出する。 3つの最先端畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をトレーニングし、心臓解剖学的構造を自動的に分割し、エントロピーとMCドロップアウトによって導かれる2つの予測不確実性の測定値を得た。その後、別のCNNが不確実性を利用して、専門家による修正を必要とする可能性のある局所的なセグメンテーション障害を検出するように訓練された。最後に,検出領域の手動補正をシミュレートした。 MICCAI 2017 ACDC チャレンジで公開されている CMR スキャンを用いて,CNN アーキテクチャと損失関数のセグメンテーションへの影響,不確実性の測定を行った。手動セグメンテーションと自動セグメンテーションのDice係数と3Dハウスドルフ距離を用いて評価した。実験の結果, 自動セグメンテーションと検出されたセグメンテーション故障のシミュレーション手動補正を組み合わせることで, 統計的に有意な性能向上が得られた。

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