論文の概要: Cascaded Convolutional Neural Network for Automatic Myocardial
Infarction Segmentation from Delayed-Enhancement Cardiac MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14128v1
- Date: Mon, 28 Dec 2020 07:41:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-19 10:57:15.909395
- Title: Cascaded Convolutional Neural Network for Automatic Myocardial
Infarction Segmentation from Delayed-Enhancement Cardiac MRI
- Title(参考訳): Delayed-Enhancement Cardiac MRIによる自動心筋梗塞分離のためのカスケード畳み込みニューラルネットワーク
- Authors: Yichi Zhang
- Abstract要約: 心臓MRIによる自動心筋梗塞セグメンテーションのためのカスケード畳み込みニューラルネットワークを提案する。
本手法はmiccai 2020 emidec challengeデータセットで評価し, 心筋, 梗塞, 還流のない平均diceスコア 0.8786, 0.7124, 0.7851 をそれぞれ達成した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.940103904327655
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automatic segmentation of myocardial contours and relevant areas like
infraction and no-reflow is an important step for the quantitative evaluation
of myocardial infarction. In this work, we propose a cascaded convolutional
neural network for automatic myocardial infarction segmentation from
delayed-enhancement cardiac MRI. We first use a 2D U-Net to focus on the
intra-slice information to perform a preliminary segmentation. After that, we
use a 3D U-Net to utilize the volumetric spatial information for a subtle
segmentation. Our method is evaluated on the MICCAI 2020 EMIDEC challenge
dataset and achieves average Dice score of 0.8786, 0.7124 and 0.7851 for
myocardium, infarction and no-reflow respectively, outperforms all the other
teams of the segmentation contest.
- Abstract(参考訳): 心筋梗塞の定量的評価には, 心筋輪郭の自動分画と, 虚血や非逆流などの関連領域が重要である。
そこで本研究では,遅延心MRIによる自動心筋梗塞セグメンテーションのためのカスケード畳み込みニューラルネットワークを提案する。
まず,2次元U-Netを用いてスライス内情報に着目し,予備セグメンテーションを行う。
その後,3次元U-Netを用いて空間情報を微妙なセグメンテーションに利用した。
本手法は,MICCAI 2020 EMIDECチャレンジデータセットを用いて評価し,心筋,梗塞,非リフローの平均Diceスコア0.8786,0.7124,0.7851を達成し,セグメンテーションコンテストの他チームよりも優れていた。
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