論文の概要: Segmentation of Cardiac Structures via Successive Subspace Learning with Saab Transform from Cine MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10718v1
• Date: Thu, 22 Jul 2021 14:50:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-23 14:24:15.195669
• Title: Segmentation of Cardiac Structures via Successive Subspace Learning with Saab Transform from Cine MRI
• Title（参考訳）: イヌMRIからのSaab変換を用いた逐次サブスペース学習による心臓構造の分離
• Authors: Xiaofeng Liu, Fangxu Xing, Hanna K. Gaggin, Weichung Wang, C.-C. Jay Kuo, Georges El Fakhri, Jonghye Woo
• Abstract要約: 本研究では,適応バイアス(Saab)変換を用いた部分空間近似を用いた連続部分空間学習による機械学習モデルを提案する。 左心室,右心室,心筋のパラメータが200ドル以上で,最先端のU-Netモデルよりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.894633364282555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Assessment of cardiovascular disease (CVD) with cine magnetic resonance imaging (MRI) has been used to non-invasively evaluate detailed cardiac structure and function. Accurate segmentation of cardiac structures from cine MRI is a crucial step for early diagnosis and prognosis of CVD, and has been greatly improved with convolutional neural networks (CNN). There, however, are a number of limitations identified in CNN models, such as limited interpretability and high complexity, thus limiting their use in clinical practice. In this work, to address the limitations, we propose a lightweight and interpretable machine learning model, successive subspace learning with the subspace approximation with adjusted bias (Saab) transform, for accurate and efficient segmentation from cine MRI. Specifically, our segmentation framework is comprised of the following steps: (1) sequential expansion of near-to-far neighborhood at different resolutions; (2) channel-wise subspace approximation using the Saab transform for unsupervised dimension reduction; (3) class-wise entropy guided feature selection for supervised dimension reduction; (4) concatenation of features and pixel-wise classification with gradient boost; and (5) conditional random field for post-processing. Experimental results on the ACDC 2017 segmentation database, showed that our framework performed better than state-of-the-art U-Net models with 200$\times$ fewer parameters in delineating the left ventricle, right ventricle, and myocardium, thus showing its potential to be used in clinical practice.
• Abstract（参考訳）: 心臓血管疾患 (CVD) とシネMRI (MRI) を併用し, 詳細な心構造と機能について非侵襲的に評価した。 CVDの早期診断と予後にはシネMRIによる心臓構造の正確なセグメンテーションが不可欠であり,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)により大幅に改善されている。 しかし、cnnモデルでは、解釈可能性や複雑さの制限など、いくつかの制限があるため、臨床での使用は制限されている。 本研究では,この制限に対処するために,適応バイアス(Saab)変換を用いた部分空間近似を用いた逐次サブスペース学習を用いた軽量かつ解釈可能な機械学習モデルを提案する。 具体的には,(1)異なる解像度での近距離近傍の逐次展開,(2)教師なし次元減少のためのsaab変換を用いたチャネル単位の部分空間近似,(3)教師あり次元低減のためのクラス単位のエントロピー誘導特徴選択,(4)特徴の連結,および勾配ブーストによる画素単位の分類,(5)後処理のための条件付きランダムフィールドである。 acdc 2017のセグメンテーション・データベースにおける実験の結果は、左室、右心室、心筋の配置において200$\times$のパラメータを持つ最先端のu-netモデルよりも優れた性能を示し、臨床応用の可能性を示した。

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