論文の概要: Deep Label Fusion: A 3D End-to-End Hybrid Multi-Atlas Segmentation and Deep Learning Pipeline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10892v1
• Date: Fri, 19 Mar 2021 16:25:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 14:37:55.053813
• Title: Deep Label Fusion: A 3D End-to-End Hybrid Multi-Atlas Segmentation and Deep Learning Pipeline
• Title（参考訳）: Deep Label Fusion: ハイブリッドマルチアトラスセグメンテーションとディープラーニングパイプラインの3次元エンド・ツー・エンド
• Authors: Long Xie, Laura E.M. Wisse, Jiancong Wang, Sadhana Ravikumar, Trevor Glenn, Anica Luther, Sydney Lim, David A. Wolk, and Paul A. Yushkevich
• Abstract要約: マルチアトラスセグメンテーション(MAS)は、限られたトレーニングデータと良好な汎用性を使用してパフォーマンスを約束しています。 DLF(Deep Label fusion)と呼ばれる,エンドツーエンドのハイブリッドパイプラインを提案する。 実験により, DLFは従来のラベル融合法よりも顕著な改善が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9042462335394976
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep learning (DL) is the state-of-the-art methodology in various medical image segmentation tasks. However, it requires relatively large amounts of manually labeled training data, which may be infeasible to generate in some applications. In addition, DL methods have relatively poor generalizability to out-of-sample data. Multi-atlas segmentation (MAS), on the other hand, has promising performance using limited amounts of training data and good generalizability. A hybrid method that integrates the high accuracy of DL and good generalizability of MAS is highly desired and could play an important role in segmentation problems where manually labeled data is hard to generate. Most of the prior work focuses on improving single components of MAS using DL rather than directly optimizing the final segmentation accuracy via an end-to-end pipeline. Only one study explored this idea in binary segmentation of 2D images, but it remains unknown whether it generalizes well to multi-class 3D segmentation problems. In this study, we propose a 3D end-to-end hybrid pipeline, named deep label fusion (DLF), that takes advantage of the strengths of MAS and DL. Experimental results demonstrate that DLF yields significant improvements over conventional label fusion methods and U-Net, a direct DL approach, in the context of segmenting medial temporal lobe subregions using 3T T1-weighted and T2-weighted MRI. Further, when applied to an unseen similar dataset acquired in 7T, DLF maintains its superior performance, which demonstrates its good generalizability.
• Abstract（参考訳）: deep learning (dl)は、様々な医療画像分割タスクにおける最先端の方法論である。 しかし、比較的大量の手動ラベル付きトレーニングデータが必要であり、一部のアプリケーションでは生成できない可能性がある。 さらに、DL法はサンプル外データに対して比較的一般化性が低い。 一方、マルチアトラスセグメンテーション(MAS)は、限られたトレーニングデータと優れた一般化性を用いて、有望な性能を発揮する。 dlの高精度とmasの優れた一般化性を統合したハイブリッド手法は,手作業でラベル付けされたデータを生成するのが難しいセグメンテーション問題において重要な役割を果たす可能性がある。 以前の作業のほとんどは、エンドツーエンドパイプラインを通じて最終セグメンテーションの精度を直接最適化するのではなく、dlを使用してmasの単一コンポーネントを改善することに重点を置いている。 2dイメージのバイナリセグメンテーションでこのアイデアを探求した研究は1つだけだったが、それがマルチクラス3dセグメンテーション問題にうまく一般化するかどうかは不明である。 本研究では,MAS と DL の長所を生かした3D エンドツーエンドハイブリッドパイプラインである Deep label fusion (DLF) を提案する。 3T T1-weighted と T2-weighted MRI を用いた中側頭葉亜領域の分節化において, DLF は従来のラベル融合法や直接DLアプローチである U-Net よりも有意な改善が得られた。 さらに、7Tで取得した見知らぬ類似データセットに適用すると、DLFはその優れた性能を維持し、優れた一般化性を示している。

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