論文の概要: Optimized Automated Cardiac MR Scar Quantification with GAN-Based Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12940v1
• Date: Mon, 27 Sep 2021 10:46:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-29 01:03:41.691950
• Title: Optimized Automated Cardiac MR Scar Quantification with GAN-Based Data Augmentation
• Title（参考訳）: GANデータ拡張による心筋MRスカーの最適化
• Authors: Didier R.P.R.M. Lustermans, Sina Amirrajab, Mitko Veta, Marcel Breeuwer, Cian M. Scannell
• Abstract要約: 後期ガドリニウム増強(LGE)心筋MRIの臨床的有用性は、標準化の欠如と時間を要する後処理によって制限される。 我々は,合成データによる拡張を訓練したカスケード深層学習パイプラインが,自動傷跡定量化のためのモデル精度とロバスト性を向上させることができるという仮説を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3073775218038888
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background: The clinical utility of late gadolinium enhancement (LGE) cardiac MRI is limited by the lack of standardization, and time-consuming postprocessing. In this work, we tested the hypothesis that a cascaded deep learning pipeline trained with augmentation by synthetically generated data would improve model accuracy and robustness for automated scar quantification. Methods: A cascaded pipeline consisting of three consecutive neural networks is proposed, starting with a bounding box regression network to identify a region of interest around the left ventricular (LV) myocardium. Two further nnU-Net models are then used to segment the myocardium and, if present, scar. The models were trained on the data from the EMIDEC challenge, supplemented with an extensive synthetic dataset generated with a conditional GAN. Results: The cascaded pipeline significantly outperformed a single nnU-Net directly segmenting both the myocardium (mean Dice similarity coefficient (DSC) (standard deviation (SD)): 0.84 (0.09) vs 0.63 (0.20), p < 0.01) and scar (DSC: 0.72 (0.34) vs 0.46 (0.39), p < 0.01) on a per-slice level. The inclusion of the synthetic data as data augmentation during training improved the scar segmentation DSC by 0.06 (p < 0.01). The mean DSC per-subject on the challenge test set, for the cascaded pipeline augmented by synthetic generated data, was 0.86 (0.03) and 0.67 (0.29) for myocardium and scar, respectively. Conclusion: A cascaded deep learning-based pipeline trained with augmentation by synthetically generated data leads to myocardium and scar segmentations that are similar to the manual operator, and outperforms direct segmentation without the synthetic images.
• Abstract（参考訳）: 背景:LGE心筋MRIの臨床的有用性は,標準化の欠如と時間を要する後処理によって制限される。 そこで本研究では,合成したデータによって強化された学習パイプラインをカスケードすることで,モデル精度とロバスト性が向上し,スカー定量化が自動化されるという仮説を検証した。 方法: 3つの連続するニューラルネットワークからなるカスケードパイプラインが提案され,左心室(LV)心筋周囲の関心領域を識別するバウンディングボックス回帰ネットワークから始まる。 さらに2つのnnu-netモデルを使用して心筋とスカーを分割する。 モデルはEMIDECチャレンジのデータに基づいてトレーニングされ、条件付きGANで生成された広範な合成データセットを補足した。 結果: カスケードパイプラインは, 心筋(平均Dice類似度係数 (DSC) (標準偏差 (SD)): 0.84 (0.09) vs 0.63 (0.20), p < 0.01) and scar (DSC: 0.72 (0.34) vs 0.46 (0.39), p < 0.01) をスライスレベルで直接区分けする単一nnU-Netより有意に優れていた。 トレーニング中のデータ増補としての合成データの包含により,スカーセグメンテーションdscは0.06 (p < 0.01) 向上した。 人工的に生成したデータで拡張したカスケードパイプラインのチャレンジテストセットの平均DSCは0.86 (0.03) と0.67 (0.29) であった。 結論: 合成データによる強化を訓練した逐次的深層学習に基づくパイプラインは, 手動操作と類似した心筋・扁平分割を生じさせ, 合成画像を用いずに直接セグメント化を克服する。

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