論文の概要: CardiSort: a convolutional neural network for cross vendor automated
sorting of cardiac MR images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08479v1
- Date: Fri, 17 Sep 2021 11:42:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-20 19:09:32.056078
- Title: CardiSort: a convolutional neural network for cross vendor automated
sorting of cardiac MR images
- Title（参考訳）: cardisort: クロスベンダーによる心臓mr画像の自動ソートのための畳み込みニューラルネットワーク
- Authors: Ruth P Lim, Stefan Kachel, Adriana DM Villa, Leighton Kearney, Nuno
Bettencourt, Alistair A Young, Amedeo Chiribiri, Cian M Scannell
- Abstract要約: 両頭畳み込みニューラルネットワーク("CardiSort")は、画像シーケンスと平面によって35のシーケンスを分類するように訓練された。
単ベンダートレーニング (SVT) とマルチベンダートレーニング (MVT) で高次および平面精度が観察された。
一般的なシーケンスと従来の心臓面の精度は高かった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0791118244420757
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Objectives: To develop an image-based automatic deep learning method to
classify cardiac MR images by sequence type and imaging plane for improved
clinical post-processing efficiency. Methods: Multi-vendor cardiac MRI studies
were retrospectively collected from 4 centres and 3 vendors. A two-head
convolutional neural network ('CardiSort') was trained to classify 35 sequences
by imaging sequence (n=17) and plane (n=10). Single vendor training (SVT) on
single centre images (n=234 patients) and multi-vendor training (MVT) with
multicentre images (n = 479 patients, 3 centres) was performed. Model accuracy
was compared to manual ground truth labels by an expert radiologist on a
hold-out test set for both SVT and MVT. External validation of MVT
(MVTexternal) was performed on data from 3 previously unseen magnet systems
from 2 vendors (n=80 patients). Results: High sequence and plane accuracies
were observed for SVT (85.2% and 93.2% respectively), and MVT (96.5% and 98.1%
respectively) on the hold-out test set. MVTexternal yielded sequence accuracy
of 92.7% and plane accuracy of 93.0%. There was high accuracy for common
sequences and conventional cardiac planes. Poor accuracy was observed for
underrepresented classes and sequences where there was greater variability in
acquisition parameters across centres, such as perfusion imaging. Conclusions:
A deep learning network was developed on multivendor data to classify MRI
studies into component sequences and planes, with external validation. With
refinement, it has potential to improve workflow by enabling automated sequence
selection, an important first step in completely automated post-processing
pipelines.
- Abstract（参考訳）: 目的: 臨床後処理効率を向上させるため, 心臓MRI画像のシーケンシャルタイプと画像平面で分類する画像ベース自動深層学習法を開発する。
方法: 多心室MRI検査は, 4センターと3ベンダーから回顧的に収集した。
画像配列(n=17)と平面(n=10)で35配列を分類する2頭畳み込みニューラルネットワーク('cardisort')を訓練した。
単一センター画像(n=234例)に対するsvt,マルチセンター画像(n=479例,3センター)を用いたマルチベンダ訓練(mvt)を行った。
モデル精度は,SVTおよびMVTの保持試験セットにおいて,専門の放射線技師による手動地上真実ラベルと比較した。
mvt (mvtexternal, mvtexternal) の外部検証は, 2 ベンダ (n=80 例) の未発見磁石システムから得られたデータを用いて行った。
結果: SVT (85.2%, 93.2%), MVT (96.5%, 98.1%) では, 高頻度および平面精度が観察された。
MVTexternalのシーケンス精度は92.7%、平面精度は93.0%であった。
一般的なシーケンスと従来の心臓面の精度は高かった。
灌流画像などの中心領域における取得パラメータの変動が大きいクラスやシーケンスに対して, 粗い精度が観察された。
結論: 深層学習ネットワークは,MRI研究をコンポーネントシーケンスと平面に分類し,外部の検証を行うために,マルチベンダデータに基づいて開発された。
改良によって、完全に自動化された後処理パイプラインにおける重要な第一歩である自動シーケンス選択を有効にすることで、ワークフローを改善する可能性がある。
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