Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automatic Liver Segmentation from CT Images Using Deep Learning Algorithms: A Comparative Study

論文の概要: Automatic Liver Segmentation from CT Images Using Deep Learning Algorithms: A Comparative Study

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09987v1
Date: Mon, 25 Jan 2021 10:05:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-14 19:13:11.474379
Title: Automatic Liver Segmentation from CT Images Using Deep Learning Algorithms: A Comparative Study
Title（参考訳）: ディープラーニングアルゴリズムを用いたct画像からの自動肝分画法の比較検討
Authors: K. E. Sengun, Y. T. Cetin, M.S Guzel, S. Can and E. Bostanci
Abstract要約: 本稿では,Liverセグメンテーションのための最も効率的なDLアーキテクチャを提案する。完全自動肝セグメンテーションのための最も効率的かつ正確なDLアーキテクチャを明らかにすることを目的としている。その結果,DLアルゴリズムはDICOM画像からの臓器分割を高精度に自動化できることが判明した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Medical imaging has been employed to support medical diagnosis and treatment. It may also provide crucial information to surgeons to facilitate optimal surgical preplanning and perioperative management. Essentially, semi-automatic organ and tumor segmentation has been studied by many researchers. Recently, with the development of Deep Learning (DL) algorithms, automatic organ segmentation has been gathered lots of attention from the researchers. This paper addresses to propose the most efficient DL architectures for Liver segmentation by adapting and comparing state-of-the-art DL frameworks, studied in different disciplines. These frameworks are implemented and adapted into a Commercial software, 'LiverVision'. It is aimed to reveal the most effective and accurate DL architecture for fully automatic liver segmentation. Equal conditions were provided to all architectures in the experiments so as to measure the effectiveness of algorithms accuracy, and Dice coefficient metrics were also employed to support comparative analysis. Experimental results prove that 'U-Net' and 'SegNet' have been superior in line with the experiments conducted considering the concepts of time, cost, and effectiveness. Considering both architectures, 'SegNet' was observed to be more successful in eliminating false-positive values. Besides, it was seen that the accuracy metric used to measure effectiveness in image segmentation alone was not enough. Results reveal that DL algorithms are able to automate organ segmentation from DICOM images with high accuracy. This contribution is critical for surgical preplanning and motivates author to apply this approach to the different organs and field of medicine.
Abstract（参考訳）: 医学的診断と治療を支援するために医療画像が使用されている。また、最適な手術前計画と周術期管理を容易にするために、外科医に重要な情報を提供する。本質的に、半自動臓器と腫瘍の分割は多くの研究者によって研究されている。近年、ディープラーニング(DL)アルゴリズムの開発により、自動臓器分割が研究者から多くの注目を集めています。本稿では,最先端のdlフレームワークを適用・比較することにより,肝分画のための最も効率的なdlアーキテクチャを提案する。これらのフレームワークは'LiverVision'という商用ソフトウェアに実装・適応されている。完全自動肝セグメンテーションのための最も効率的かつ正確なDLアーキテクチャを明らかにすることを目的としている。アルゴリズムの精度を計測するために実験中の全てのアーキテクチャに等条件が与えられ、比較分析をサポートするためにサイス係数メトリクスも用いられた。実験結果から, 「U-Net」と「SegNet」は, 時間, コスト, 有効性といった概念を考慮した実験よりも優れていることが示された。両方のアーキテクチャを考えると、"SegNet"は偽陽性の値を削除することに成功している。また,画像分割のみの有効性を測定するための精度指標は不十分であった。その結果,DLアルゴリズムはDICOM画像からの臓器分割を高精度に自動化できることが判明した。この貢献は外科的事前計画に不可欠であり、このアプローチを異なる臓器および医学分野に適用する動機づけとなる。

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