論文の概要: Spatio-Temporal Dual-Stream Neural Network for Sequential Whole-Body PET
Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04961v1
- Date: Wed, 9 Jun 2021 10:15:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-10 14:59:39.280889
- Title: Spatio-Temporal Dual-Stream Neural Network for Sequential Whole-Body PET
Segmentation
- Title（参考訳）: 逐次完全PETセグメント化のための時空間デュアルストリームニューラルネットワーク
- Authors: Kai-Chieh Liang, Lei Bi, Ashnil Kumar, Michael Fulham, Jinman Kim
- Abstract要約: 連続体PETスキャンをセグメント化する「デュアルストリーム」ニューラルネットワーク(ST-DSNN)を提案する。
我々のST-DSNNは、時間とともに行われたPET画像から画像の特徴を学習し、蓄積する。
その結果,本手法は最新のPET画像分割法よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.344707825773252
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sequential whole-body 18F-Fluorodeoxyglucose (FDG) positron emission
tomography (PET) scans are regarded as the imaging modality of choice for the
assessment of treatment response in the lymphomas because they detect treatment
response when there may not be changes on anatomical imaging. Any computerized
analysis of lymphomas in whole-body PET requires automatic segmentation of the
studies so that sites of disease can be quantitatively monitored over time.
State-of-the-art PET image segmentation methods are based on convolutional
neural networks (CNNs) given their ability to leverage annotated datasets to
derive high-level features about the disease process. Such methods, however,
focus on PET images from a single time-point and discard information from other
scans or are targeted towards specific organs and cannot cater for the multiple
structures in whole-body PET images. In this study, we propose a
spatio-temporal 'dual-stream' neural network (ST-DSNN) to segment sequential
whole-body PET scans. Our ST-DSNN learns and accumulates image features from
the PET images done over time. The accumulated image features are used to
enhance the organs / structures that are consistent over time to allow easier
identification of sites of active lymphoma. Our results show that our method
outperforms the state-of-the-art PET image segmentation methods.
- Abstract（参考訳）: 全身18f-フルオロデオキシグルコース(fdg)ポジトロントモグラフィ(pet)スキャンは、解剖学的画像で変化しない場合の治療反応を検出できるため、リンパ腫の治療反応の評価に最適なイメージングモードとみなされる。
全身PETにおけるリンパ腫のコンピュータ解析は、疾患の部位を時間とともに定量的に監視できるように、研究の自動セグメンテーションを必要とする。
最新のPET画像セグメンテーション手法は、注釈付きデータセットを活用して疾患プロセスに関する高レベルな特徴を導き出す能力から、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づいている。
しかし、そのような方法は、1つの時間点からのPET画像に焦点をあて、他のスキャンからの情報を捨てたり、特定の臓器に向けられたりすることで、全身PET画像の複数の構造に注意を向けることができない。
本研究では, 逐次的全体PETスキャンのための時空間「デュアルストリーム」ニューラルネットワーク (ST-DSNN) を提案する。
我々のST-DSNNは、時間とともに行われたPET画像から画像の特徴を学習し、蓄積する。
蓄積された画像の特徴は、活動性リンパ腫の部位の同定を容易にするために、時間とともに一貫した臓器や構造を強化するために使用される。
その結果,本手法は最新のPET画像分割法よりも優れていた。
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