論文の概要: Mediastinal lymph nodes segmentation using 3D convolutional neural network ensembles and anatomical priors guiding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06515v1
• Date: Thu, 11 Feb 2021 14:51:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-15 13:12:25.147561
• Title: Mediastinal lymph nodes segmentation using 3D convolutional neural network ensembles and anatomical priors guiding
• Title（参考訳）: 3次元畳み込みニューラルネットワークアンサンブルと解剖学的前駆体を用いた縦隔リンパ節分節
• Authors: David Bouget, Andr\'e Pedersen, Johanna Vanel, Haakon O. Leira, Thomas Lang{\o}
• Abstract要約: 拡大および潜在的悪性リンパ節の存在を評価し、疾患の進行を適切に推定し、最良の治療戦略を選択する必要があります。 3D畳み込みニューラルネットワークの使用について,スラブ方式や全ボリュームのダウンサンプリングを利用する方法を検討した。 短軸直径$geq10$ mmの1178リンパ節では、私たちの最高のパフォーマンスアプローチは92%の患者ワイズリコール、5の患者ごとの偽陽性比と80.5%の分割重複に達しました。
• 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: As lung cancer evolves, the presence of enlarged and potentially malignant lymph nodes must be assessed to properly estimate disease progression and select the best treatment strategy. Following the clinical guidelines, estimation of short-axis diameter and mediastinum station are paramount for correct diagnosis. A method for accurate and automatic segmentation is hence decisive for quantitatively describing lymph nodes. In this study, the use of 3D convolutional neural networks, either through slab-wise schemes or the leveraging of downsampled entire volumes, is investigated. Furthermore, the potential impact from simple ensemble strategies is considered. As lymph nodes have similar attenuation values to nearby anatomical structures, we suggest using the knowledge of other organs as prior information to guide the segmentation task. To assess the segmentation and instance detection performances, a 5-fold cross-validation strategy was followed over a dataset of 120 contrast-enhanced CT volumes. For the 1178 lymph nodes with a short-axis diameter $\geq10$ mm, our best performing approach reached a patient-wise recall of 92%, a false positive per patient ratio of 5, and a segmentation overlap of 80.5%. The method performs similarly well across all stations. Fusing a slab-wise and a full volume approach within an ensemble scheme generated the best performances. The anatomical priors guiding strategy is promising, yet a larger set than four organs appears needed to generate an optimal benefit. A larger dataset is also mandatory, given the wide range of expressions a lymph node can exhibit (i.e., shape, location, and attenuation), and contrast uptake variations.
• Abstract（参考訳）: 肺癌が進展するにつれて,腫瘍の進展を適切に推定し,最善の治療法を選択するために,拡大し,潜在的に悪性リンパ節の存在を評価する必要がある。 臨床ガイドラインに従って、正確な診断には短軸径と縦隔局の推定が不可欠です。 したがって、リンパ節を定量的に記述するための正確かつ自動分割方法が決定的である。 本研究では,3次元畳み込みニューラルネットワークを用いて,スラブ方式や全ボリュームのダウンサンプリングを利用する方法を検討した。 さらに,単純なアンサンブル戦略の影響も検討した。 リンパ節は近くの解剖学的構造と類似した減衰値を持つため,他の臓器の知識を先行情報として利用して分節作業の指導を行う。 セグメンテーションとインスタンス検出性能を評価するため、5倍のクロスバリデーション戦略を120個の造影CTボリュームのデータセット上で追従した。 短軸径$\geq10$ mmの1178リンパ節では、私たちの最高のパフォーマンスアプローチは、患者の賢明なリコール92%、患者1人当たりの偽陽性比5、セグメント化重複80.5%に達しました。 この方法も同様に全ての駅でよく機能する。 スラブワイドとフルボリュームのアプローチをアンサンブルスキームに組み込むことで、最高のパフォーマンスを実現した。 anatomical priors guideing strategyは有望だが、最適な利益を生み出すには4つ以上の臓器が必要と思われる。 リンパ節が示すことができる表現の広い範囲(すなわち、形状、位置、減衰)とコントラストの取り込みの変動を考えると、より大きなデータセットも必須である。

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