論文の概要: Automated segmentation of an intensity calibration phantom in clinical
CT images using a convolutional neural network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11151v1
- Date: Mon, 21 Dec 2020 07:02:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-04-27 06:35:02.932644
- Title: Automated segmentation of an intensity calibration phantom in clinical
CT images using a convolutional neural network
- Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた臨床CT画像における強度校正ファントムの自動セグメンテーション
- Authors: Keisuke Uemura (1 and 2), Yoshito Otake (1), Masaki Takao (3), Mazen
Soufi (1), Akihiro Kawasaki (1), Nobuhiko Sugano (2), Yoshinobu Sato (1) ((1)
Division of Information Science, Graduate School of Science and Technology,
Nara Institute of Science and Technology, Ikoma city, Japan, (2) Department
of Orthopaedic Medical Engineering, Osaka University Graduate School of
Medicine, Suita city, Japan, (3) Department of Orthopaedics, Osaka University
Graduate School of Medicine, Suita city, Japan)
- Abstract要約: CT(Computerd Tomography)画像のセグメント強度キャリブレーションファントム領域に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を適用します。
システムを大きなコホートでテストして、その堅牢性を評価します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Purpose: To apply a convolutional neural network (CNN) to develop a system
that segments intensity calibration phantom regions in computed tomography (CT)
images, and to test the system in a large cohort to evaluate its robustness.
Methods: A total of 1040 cases (520 cases each from two institutions), in which
an intensity calibration phantom (B-MAS200, Kyoto Kagaku, Kyoto, Japan) was
used, were included herein. A training dataset was created by manually
segmenting the regions of the phantom for 40 cases (20 cases each).
Segmentation accuracy of the CNN model was assessed with the Dice coefficient
and the average symmetric surface distance (ASD) through the 4-fold cross
validation. Further, absolute differences of radiodensity values (in Hounsfield
units: HU) were compared between manually segmented regions and automatically
segmented regions. The system was tested on the remaining 1000 cases. For each
institution, linear regression was applied to calculate coefficients for the
correlation between radiodensity and the densities of the phantom. Results:
After training, the median Dice coefficient was 0.977, and the median ASD was
0.116 mm. When segmented regions were compared between manual segmentation and
automated segmentation, the median absolute difference was 0.114 HU. For the
test cases, the median correlation coefficient was 0.9998 for one institution
and was 0.9999 for the other, with a minimum value of 0.9863. Conclusions: The
CNN model successfully segmented the calibration phantom's regions in the CT
images with excellent accuracy, and the automated method was found to be at
least equivalent to the conventional manual method. Future study should
integrate the system by automatically segmenting the region of interest in
bones such that the bone mineral density can be fully automatically quantified
from CT images.
- Abstract（参考訳）: 目的:CT画像の強度校正ファントム領域を分割するシステムを開発するために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を適用し,その堅牢性を評価するために大きなコホートでシステムをテストする。
方法: 強度校正ファントム(b-mas200、京都華学、京都)を使用した計1040例(各2機関520例)を含む。
トレーニングデータセットは、ファントムの領域を40ケース(それぞれ20ケース)で手動でセグメンテーションすることで作成されました。
cnnモデルのセグメンテーション精度を4次元クロス検証によりdice係数と平均対称表面距離(asd)で評価した。
さらに, 放射線密度値の絶対差(hounsfield unit: hu)を, 手動セグメンテーション領域と自動セグメンテーション領域で比較した。
システムは残りの1000件で試験された。
各施設において,放射密度とファントム密度の相関係数を計算するために線形回帰が適用された。
結果: トレーニング後, 中央値は0.977mm, 中央値は0.116mmであった。
分割領域を手動セグメンテーションと自動セグメンテーションで比較すると,平均絶対差は0.114 huであった。
テストケースでは, 中央相関係数が0.9998であり, 他方では0.9999であり, 最小値が0.9863であった。
結論: CNNモデルはCT画像の校正ファントム領域を精度良く分割し, 従来の手作業法と少なくとも同等の自動化法が得られた。
今後,骨密度をct画像から完全に定量化できるように骨に対する興味領域を自動的に分割してシステムを統合する必要がある。
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