論文の概要: Interactive Segmentation via Deep Learning and B-Spline Explicit Active Surfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12939v1
• Date: Mon, 25 Oct 2021 13:17:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-26 18:21:21.626298
• Title: Interactive Segmentation via Deep Learning and B-Spline Explicit Active Surfaces
• Title（参考訳）: 深層学習とB-Spline Explicit Active Surfaceによる対話型セグメンテーション
• Authors: Helena Williams, Jo\~ao Pedrosa, Laura Cattani, Susanne Housmans, Tom Vercauteren, Jan Deprest, Jan D'hooge
• Abstract要約: 本稿では,新しい対話型CNNベースのセグメンテーションフレームワークを提案する。 フレームワークのインタラクティブな要素により、ユーザはリアルタイムで輪郭を正確に編集できる。 この枠組みは2次元超音波画像からレバターの2次元セグメンテーションに応用された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.879071251245923
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Automatic medical image segmentation via convolutional neural networks (CNNs) has shown promising results. However, they may not always be robust enough for clinical use. Sub-optimal segmentation would require clinician's to manually delineate the target object, causing frustration. To address this problem, a novel interactive CNN-based segmentation framework is proposed in this work. The aim is to represent the CNN segmentation contour as B-splines by utilising B-spline explicit active surfaces (BEAS). The interactive element of the framework allows the user to precisely edit the contour in real-time, and by utilising BEAS it ensures the final contour is smooth and anatomically plausible. This framework was applied to the task of 2D segmentation of the levator hiatus from 2D ultrasound (US) images, and compared to the current clinical tools used in pelvic floor disorder clinic (4DView, GE Healthcare; Zipf, Austria). Experimental results show that: 1) the proposed framework is more robust than current state-of-the-art CNNs; 2) the perceived workload calculated via the NASA-TLX index was reduced more than half for the proposed approach in comparison to current clinical tools; and 3) the proposed tool requires at least 13 seconds less user time than the clinical tools, which was significant (p=0.001).
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による医療画像の自動分割は有望な結果を示している。 しかし、臨床使用に十分な堅牢性が常に備わっているとは限らない。 サブオプティカルセグメンテーションでは、臨床医が手動でターゲットオブジェクトをデライン化する必要があるため、フラストレーションが発生する。 この問題に対処するために,新しい対話型cnnに基づくセグメンテーションフレームワークが提案されている。 目的は、B-spline explicit active surfaces (BEAS) を用いて、CNNセグメンテーションの輪郭をB-splineとして表現することである。 フレームワークのインタラクティブな要素により、ユーザはリアルタイムで輪郭を正確に編集することができ、BEASを利用することで、最終輪郭が滑らかで解剖学的に妥当であることを保証する。 この枠組みは, 2次元超音波画像からのレビターの2次元分割作業に適用され, 骨盤床障害クリニック (4dview, ge healthcare; zipf, austria) で使用されている現在の臨床用具と比較した。 実験の結果は 1)提案するフレームワークは,現在の最先端CNNよりも堅牢である。 2) nasa-tlx 指標で算出した作業負荷は, 従来の臨床ツールと比較して, 提案手法の半分以上削減された。 3) 提案ツールでは, 臨床ツールよりも少なくとも13秒未満の時間を要する(p=0.001)。

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