論文の概要: Body Part Regression for CT Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09148v1
• Date: Mon, 18 Oct 2021 10:03:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-22 13:02:34.409648
• Title: Body Part Regression for CT Images
• Title（参考訳）: CT画像における身体部分回帰
• Authors: Sarah Schuhegger
• Abstract要約: CTボリュームの自己教師付き身体部分回帰モデルを開発し、異種CT研究の収集に基づいて訓練した。 本研究は, このアルゴリズムが医療モデルの医院への堅牢かつ信頼性の高い移行にどのように貢献するかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: One of the greatest challenges in the medical imaging domain is to successfully transfer deep learning models into clinical practice. Since models are often trained on a specific body region, a robust transfer into the clinic necessitates the selection of images with body regions that fit the algorithm to avoid false-positive predictions in unknown regions. Due to the insufficient and inaccurate nature of manually-defined imaging meta-data, automated body part recognition is a key ingredient towards the broad and reliable adoption of medical deep learning models. While some approaches to this task have been presented in the past, building and evaluating robust algorithms for fine-grained body part recognition remains challenging. So far, no easy-to-use method exists to determine the scanned body range of medical Computed Tomography (CT) volumes. In this thesis, a self-supervised body part regression model for CT volumes is developed and trained on a heterogeneous collection of CT studies. Furthermore, it is demonstrated how the algorithm can contribute to the robust and reliable transfer of medical models into the clinic. Finally, easy application of the developed method is ensured by integrating it into the medical platform toolkit Kaapana and providing it as a python package at https://github.com/MIC-DKFZ/BodyPartRegression .
• Abstract（参考訳）: 医療画像領域における最大の課題の1つは、ディープラーニングモデルを臨床に導入することである。 モデルは特定の身体領域で訓練されることが多いため、診療所へのロバストな移動は、未知の領域での偽陽性の予測を避けるためにアルゴリズムに適合する身体領域での画像の選択を必要とする。 手動で定義した画像メタデータが不十分で不正確であるため、自動体部認識は医学的深層学習モデルの普及と普及の鍵となる要素である。 この課題に対するいくつかのアプローチは過去に提示されてきたが、細粒度体部認識のためのロバストなアルゴリズムの構築と評価は依然として困難である。 医療用CT(CT)ボリュームの走査体範囲を判定するためには,これまで使い易い方法が存在しない。 本論文では、CTボリュームの自己教師付き身体部分回帰モデルを開発し、異種CT研究のコレクションに基づいて訓練する。 さらに, このアルゴリズムが医療モデルの病院への堅牢かつ信頼性の高い移行にどのように貢献するかを示す。 最後に、医療プラットフォームツールキットKaapanaに統合し、https://github.com/MIC-DKFZ/BodyPartRegressionでpythonパッケージとして提供することにより、開発手法の容易な適用が保証される。

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