論文の概要: Prediction of low-keV monochromatic images from polyenergetic CT scans
for improved automatic detection of pulmonary embolism
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01445v1
- Date: Tue, 2 Feb 2021 11:42:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-03 17:36:52.825845
- Title: Prediction of low-keV monochromatic images from polyenergetic CT scans
for improved automatic detection of pulmonary embolism
- Title（参考訳）: 肺塞栓症自動検出のための多エネルギーCT画像からの低keV単色画像の予測
- Authors: Constantin Seibold, Matthias A. Fink, Charlotte Goos, Hans-Ulrich
Kauczor, Heinz-Peter Schlemmer, Rainer Stiefelhagen, Jens Kleesiek
- Abstract要約: 我々は、従来の単エネルギーCT取得からモノE画像の生成をエミュレートできる畳み込みニューラルネットワークを訓練している。
我々は,これらの手法をマルチタスク最適化手法を用いて拡張し,改良された分類と生成結果を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.47219330040151
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Detector-based spectral computed tomography is a recent dual-energy CT (DECT)
technology that offers the possibility of obtaining spectral information. From
this spectral data, different types of images can be derived, amongst others
virtual monoenergetic (monoE) images. MonoE images potentially exhibit
decreased artifacts, improve contrast, and overall contain lower noise values,
making them ideal candidates for better delineation and thus improved
diagnostic accuracy of vascular abnormalities.
In this paper, we are training convolutional neural networks~(CNN) that can
emulate the generation of monoE images from conventional single energy CT
acquisitions. For this task, we investigate several commonly used
image-translation methods. We demonstrate that these methods while creating
visually similar outputs, lead to a poorer performance when used for automatic
classification of pulmonary embolism (PE). We expand on these methods through
the use of a multi-task optimization approach, under which the networks achieve
improved classification as well as generation results, as reflected by PSNR and
SSIM scores. Further, evaluating our proposed framework on a subset of the
RSNA-PE challenge data set shows that we are able to improve the Area under the
Receiver Operating Characteristic curve (AuROC) in comparison to a na\"ive
classification approach from 0.8142 to 0.8420.
- Abstract（参考訳）: 検出器ベースのスペクトル計算トモグラフィは、スペクトル情報を得る可能性を提供する最近のデュアルエネルギーCT(DECT)技術である。
このスペクトルデータから、他の仮想単エネルギー(monoE)画像と異なり、異なるタイプの画像を引き出すことができる。
MonoE画像は、アーチファクトが減少し、コントラストが改善し、全体的なノイズ値が低下し、血管異常の診断精度が向上する理想的な候補となります。
本稿では,従来の単エネルギーCTからのモノE画像の生成をエミュレートできる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練している。
本研究では,よく用いられる画像変換手法について検討する。
これらの方法が視覚的に類似した出力を作成し、肺塞栓症(PE)の自動分類に使用されるとパフォーマンスが低下することを示しています。
psnrとssimスコアに反映されるように,ネットワークによる分類と生成結果の改善を実現するマルチタスク最適化手法を用いて,これらの手法を拡張した。
さらに,提案手法をrsna-peチャレンジデータセットのサブセット上で評価することにより,受信者動作特性曲線(auroc)下の領域を0.8142から0.8420までのna\"ive分類アプローチと比較して改善できることを示す。
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