論文の概要: Interactive Radiotherapy Target Delineation with 3D-Fused Context Propagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06873v1
• Date: Sat, 12 Dec 2020 17:46:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-10 05:12:56.091627
• Title: Interactive Radiotherapy Target Delineation with 3D-Fused Context Propagation
• Title（参考訳）: 3D-Fused Context Propagationを用いたインタラクティブ放射線治療
• Authors: Chun-Hung Chao, Hsien-Tzu Cheng, Tsung-Ying Ho, Le Lu, and Min Sun
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、自動3D医療セグメンテーションタスクで支配されています。 編集したスライスを3Dボリューム全体に伝搬する3D融合コンテキスト伝搬を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.97228589610255
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Gross tumor volume (GTV) delineation on tomography medical imaging is crucial for radiotherapy planning and cancer diagnosis. Convolutional neural networks (CNNs) has been predominated on automatic 3D medical segmentation tasks, including contouring the radiotherapy target given 3D CT volume. While CNNs may provide feasible outcome, in clinical scenario, double-check and prediction refinement by experts is still necessary because of CNNs' inconsistent performance on unexpected patient cases. To provide experts an efficient way to modify the CNN predictions without retrain the model, we propose 3D-fused context propagation, which propagates any edited slice to the whole 3D volume. By considering the high-level feature maps, the radiation oncologists would only required to edit few slices to guide the correction and refine the whole prediction volume. Specifically, we leverage the backpropagation for activation technique to convey the user editing information backwardly to the latent space and generate new prediction based on the updated and original feature. During the interaction, our proposed approach reuses the extant extracted features and does not alter the existing 3D CNN model architectures, avoiding the perturbation on other predictions. The proposed method is evaluated on two published radiotherapy target contouring datasets of nasopharyngeal and esophageal cancer. The experimental results demonstrate that our proposed method is able to further effectively improve the existing segmentation prediction from different model architectures given oncologists' interactive inputs.
• Abstract（参考訳）: 放射線治療計画と癌診断には,Gross tumor volume (GTV) delineation on tomography Medical imagingが重要である。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、放射線治療対象の3次元CTボリュームの設定を含む、自動的な3次元医療セグメンテーションタスクに優先されている。 cnnは有望な結果をもたらす可能性があるが、臨床シナリオでは、予期せぬ患者に対するcnnの一貫性の欠如により、専門家による二重チェックと予測の洗練が依然として必要である。 モデルを再トレーニングすることなくCNNの予測を効率的に修正する方法を提供するため,我々は3次元ボリューム全体に対して編集されたスライスを伝播する3Dフューズしたコンテキスト伝搬を提案する。 高レベルの特徴マップを考えると、放射線腫瘍学者は修正をガイドし、予測ボリューム全体を洗練するために、わずかなスライスを編集するしかなかった。 具体的には、バックプロパゲーションを利用したアクティベーション手法を用いて、ユーザ編集情報を潜在空間に後方に伝達し、更新された特徴とオリジナル機能に基づいて新たな予測を生成する。 相互作用の間,提案手法は既存の3次元CNNモデルアーキテクチャを変更せずに既存の特徴を再利用し,他の予測に対する摂動を回避する。 本手法は,鼻咽頭癌と食道癌に対する放射線治療標的2例について検討した。 実験の結果,提案手法は,oncologistの対話型入力により,異なるモデルアーキテクチャから既存のセグメンテーション予測をより効果的に改善できることがわかった。

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