論文の概要: Multi-Structure Deep Segmentation with Shape Priors and Latent Adversarial Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10173v1
• Date: Mon, 25 Jan 2021 15:43:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-14 19:00:14.856160
• Title: Multi-Structure Deep Segmentation with Shape Priors and Latent Adversarial Regularization
• Title（参考訳）: 形状優先型マルチストラクチャーディープセグメンテーションと遅延逆正規化
• Authors: Arnaud Boutillon, Bhushan Borotikar, Christelle Pons, Val\'erie Burdin, Pierre-Henri Conze
• Abstract要約: MR画像における多構造骨変形の深層学習に基づく正規化セグメンテーション法を提案する。 新たに考案した形状コード判別器に基づき,本手法は深層ネットワークに解剖学の学習可能な形状表現に従うよう強制する。 本研究は足関節および肩関節からの2つの小児筋骨格イメージングデータセットにおける術中正規化法と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5249805590164902
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic segmentation of the musculoskeletal system in pediatric magnetic resonance (MR) images is a challenging but crucial task for morphological evaluation in clinical practice. We propose a deep learning-based regularized segmentation method for multi-structure bone delineation in MR images, designed to overcome the inherent scarcity and heterogeneity of pediatric data. Based on a newly devised shape code discriminator, our adversarial regularization scheme enforces the deep network to follow a learnt shape representation of the anatomy. The novel shape priors based adversarial regularization (SPAR) exploits latent shape codes arising from ground truth and predicted masks to guide the segmentation network towards more consistent and plausible predictions. Our contribution is compared to state-of-the-art regularization methods on two pediatric musculoskeletal imaging datasets from ankle and shoulder joints.
• Abstract（参考訳）: 小児MRI画像における筋骨格系の自動分割は, 臨床における形態学的評価の課題であるが重要な課題である。 そこで本研究では,mr画像における多構造骨境界化のための深層学習に基づく正規化セグメンテーション法を提案する。 新たに考案した形状コード判別器に基づき,本手法は深層ネットワークに解剖学の学習可能な形状表現に従うよう強制する。 新たな形状先行型逆正則化(SPAR)は、地上の真実と予測マスクから生じる潜時的な形状コードを利用して、より一貫性があり、妥当な予測に向けてセグメンテーションネットワークを導く。 本研究は足関節および肩関節からの2つの小児筋骨格イメージングデータセットにおける術中正規化法と比較した。

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