論文の概要: Deep Learning Based Cardiac MRI Segmentation: Do We Need Experts?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11447v1
- Date: Fri, 23 Jul 2021 20:10:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-28 12:36:20.017814
- Title: Deep Learning Based Cardiac MRI Segmentation: Do We Need Experts?
- Title（参考訳）: 深層学習に基づく心臓MRIのセグメンテーション:専門家は必要か?
- Authors: Youssef Skandarani, Pierre-Marc Jodoin and Alain Lalande
- Abstract要約: 非専門的な基盤データに基づいてトレーニングされたセグメンテーションニューラルネットワークは、すべての実用目的に対して、専門家の基盤データと同様に優れたものであることを示す。
我々は、心臓データセットのアノテーションを効率的かつ安価に作成する機会を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.36854197042851
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep learning methods are the de-facto solutions to a multitude of medical
image analysis tasks. Cardiac MRI segmentation is one such application which,
like many others, requires a large number of annotated data so a trained
network can generalize well. Unfortunately, the process of having a large
number of manually curated images by medical experts is both slow and utterly
expensive. In this paper, we set out to explore whether expert knowledge is a
strict requirement for the creation of annotated datasets that machine learning
can successfully train on. To do so, we gauged the performance of three
segmentation models, namely U-Net, Attention U-Net, and ENet, trained with
different loss functions on expert and non-expert groundtruth for cardiac
cine-MRI segmentation. Evaluation was done with classic segmentation metrics
(Dice index and Hausdorff distance) as well as clinical measurements, such as
the ventricular ejection fractions and the myocardial mass. Results reveal that
generalization performances of a segmentation neural network trained on
non-expert groundtruth data is, to all practical purposes, as good as on expert
groundtruth data, in particular when the non-expert gets a decent level of
training, highlighting an opportunity for the efficient and cheap creation of
annotations for cardiac datasets.
- Abstract（参考訳）: ディープ・ラーニング(Deep Learning)は、医療画像解析タスクのデファクト・ソリューションである。
心臓MRIセグメント化(Cardiac MRI segmentation)は、他の多くのアプリケーションと同様に、トレーニングされたネットワークが適切に一般化できるように、大量の注釈付きデータを必要とするアプリケーションである。
残念なことに、医療専門家による大量の手作業による画像のキュレーションプロセスは、遅くて全く高価である。
本稿では、機械学習がうまくトレーニングできる注釈付きデータセットの作成において、専門家の知識が厳しい要件であるかどうかを検討する。
そこで我々は,U-Net,Attention U-Net,ENetの3つのセグメンテーションモデルの性能評価を行った。
心室吐出率や心筋量など,古典的セグメンテーション測定値(Dice index, Hausdorff distance)と臨床測定値を用いて評価を行った。
その結果,非熟練の基幹データで訓練されたセグメンテーションニューラルネットの一般化性能は,専門家の基幹データと同等に実用的であり,特に非熟練者が適正なトレーニングレベルを得た場合において,心臓データセットのためのアノテーションを効率的かつ安価に作成する機会を浮き彫りにした。
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