論文の概要: Deep PET/CT fusion with Dempster-Shafer theory for lymphoma segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05422v1
• Date: Wed, 11 Aug 2021 19:24:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-13 14:37:32.892753
• Title: Deep PET/CT fusion with Dempster-Shafer theory for lymphoma segmentation
• Title（参考訳）: Dempster-Shafer理論と深部PET/CT併用による悪性リンパ腫の鑑別
• Authors: Ling Huang, Thierry Denoeux, David Tonnelet, Pierre Decazes, and Su Ruan
• Abstract要約: PET/CTボリュームからのリンパ腫の検出とセグメンテーションは外科的適応と放射線治療に不可欠である。 PET/CT融合層を有するUNetを用いた悪性リンパ腫のセグメンテーションモデルを提案する。 Diceスコア0.726で正確なセグメンテーション結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.623576885481747
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lymphoma detection and segmentation from whole-body Positron Emission Tomography/Computed Tomography (PET/CT) volumes are crucial for surgical indication and radiotherapy. Designing automatic segmentation methods capable of effectively exploiting the information from PET and CT as well as resolving their uncertainty remain a challenge. In this paper, we propose an lymphoma segmentation model using an UNet with an evidential PET/CT fusion layer. Single-modality volumes are trained separately to get initial segmentation maps and an evidential fusion layer is proposed to fuse the two pieces of evidence using Dempster-Shafer theory (DST). Moreover, a multi-task loss function is proposed: in addition to the use of the Dice loss for PET and CT segmentation, a loss function based on the concordance between the two segmentation is added to constrain the final segmentation. We evaluate our proposal on a database of polycentric PET/CT volumes of patients treated for lymphoma, delineated by the experts. Our method get accurate segmentation results with Dice score of 0.726, without any user interaction. Quantitative results show that our method is superior to the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 全身ポジトロントモグラフィー/CT(PET/CT)ボリュームからのリンパ腫の検出とセグメンテーションは,外科的診断と放射線治療に不可欠である。 petやctの情報を効果的に活用できる自動セグメンテーション手法の設計や、不確かさの解消が課題となっている。 本稿では,PET/CT融合層を有するUNetを用いたリンパ腫分離モデルを提案する。 単モダリティボリュームは初期セグメンテーションマップを得るために別々に訓練され、デンプスター・シェーファー理論(dst)を用いて2つの証拠を融合する証拠融合層が提案されている。 さらに,pet と ct のセグメンテーションに dice ロスを使用するのに加え,2 つのセグメンテーションの一致度に基づく損失関数を追加して最終セグメンテーションを制約するマルチタスクロス関数を提案する。 悪性リンパ腫患者の多中心性pet/ct量データベースについて,専門家による検討を行った。 提案手法は,diceスコア0.726で,ユーザインタラクションを伴わずに正確なセグメンテーション結果を得る。 その結果,本手法は最先端手法よりも優れていることがわかった。

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