論文の概要: FetReg: Placental Vessel Segmentation and Registration in Fetoscopy Challenge Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05923v1
• Date: Thu, 10 Jun 2021 17:14:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-11 14:42:18.070261
• Title: FetReg: Placental Vessel Segmentation and Registration in Fetoscopy Challenge Dataset
• Title（参考訳）: FetReg:Fetoscopy Challengeデータセットにおける胎盤血管分割と登録
• Authors: Sophia Bano, Alessandro Casella, Francisco Vasconcelos, Sara Moccia, George Attilakos, Ruwan Wimalasundera, Anna L. David, Dario Paladini, Jan Deprest, Leonardo S. Mattos, Danail Stoyanov
• Abstract要約: Fetoscopy Laser Photocoagulation はツイン・ツー・ツイン・トランスフュージョン症候群(TTTS)の治療に広く用いられている治療法である これにより、プロシージャ時間と不完全アブレーションが増加し、持続的なTTTSが生じる可能性がある。 コンピュータ支援による介入は、ビデオモザイクによって胎児の視野を広げ、船体ネットワークのより良い視覚化を提供することによって、これらの課題を克服するのに役立つかもしれない。 本稿では,長期フェトスコープビデオからドリフトフリーモザイクを作成することを目的とした,胎児環境のための汎用的でロバストなセマンティックセマンティックセグメンテーションとビデオモザイクアルゴリズムを開発するための大規模マルチセントデータセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.30136148318641
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Fetoscopy laser photocoagulation is a widely used procedure for the treatment of Twin-to-Twin Transfusion Syndrome (TTTS), that occur in mono-chorionic multiple pregnancies due to placental vascular anastomoses. This procedure is particularly challenging due to limited field of view, poor manoeuvrability of the fetoscope, poor visibility due to fluid turbidity, variability in light source, and unusual position of the placenta. This may lead to increased procedural time and incomplete ablation, resulting in persistent TTTS. Computer-assisted intervention may help overcome these challenges by expanding the fetoscopic field of view through video mosaicking and providing better visualization of the vessel network. However, the research and development in this domain remain limited due to unavailability of high-quality data to encode the intra- and inter-procedure variability. Through the Fetoscopic Placental Vessel Segmentation and Registration (FetReg) challenge, we present a large-scale multi-centre dataset for the development of generalized and robust semantic segmentation and video mosaicking algorithms for the fetal environment with a focus on creating drift-free mosaics from long duration fetoscopy videos. In this paper, we provide an overview of the FetReg dataset, challenge tasks, evaluation metrics and baseline methods for both segmentation and registration. Baseline methods results on the FetReg dataset shows that our dataset poses interesting challenges, which can be modelled and competed for through our crowd-sourcing initiative of the FetReg challenge.
• Abstract（参考訳）: Fetoscopy laser photocoagulation は、胎盤血管奇形による単子葉性多発妊娠に発生するツイン・ツー・ツイン輸血症候群(TTTS)の治療に広く用いられている治療法である。 この手順は、視野の制限、フェトスコープの操作性の低下、流体の濁度による視認性の低下、光源のばらつき、胎盤の異常な位置など、特に困難である。 これにより、プロシージャ時間と不完全アブレーションが増加し、TTTSが持続する可能性がある。 コンピュータ支援による介入は、ビデオモザイクによるフェトスコープの視野を拡大し、血管ネットワークの可視化をより良くすることで、これらの課題を克服するのに役立つかもしれない。 しかし、この領域における研究開発は、質の高いデータが、手続き内および手続き間変動性をエンコードできないため、まだ限られている。 FetReg(Fetoscopic Placental Vessel Segmentation and Registration, FetReg)の課題を通じて, 長期フェトスコープビデオからドリフトフリーモザイクを作成することを目的とした, 胎児環境のための汎用的で堅牢なセマンティックセグメンテーションとビデオモザイクアルゴリズムの開発のための大規模マルチセントデータセットを提案する。 本稿では,FetRegデータセットの概要,課題タスク,評価指標,セグメンテーションと登録の両方のためのベースライン手法について述べる。 fetregデータセットのベースラインメソッドの結果から、当社のデータセットには興味深い課題があり、fetreg challengeのクラウドソーシングイニシアチブを通じてモデル化され、競うことができます。

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