論文の概要: Unsupervised COVID-19 Lesion Segmentation in CT Using Cycle Consistent Generative Adversarial Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11602v1
• Date: Tue, 23 Nov 2021 01:47:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-24 16:05:48.271854
• Title: Unsupervised COVID-19 Lesion Segmentation in CT Using Cycle Consistent Generative Adversarial Network
• Title（参考訳）: サイクリング・コンシスタント・ジェネレーション・ディバイザリー・ネットワークを用いたCTにおける非監督的COVID-19病変の分離
• Authors: Chengyijue Fang, Yingao Liu, Mengqiu Liu, Xiaohui Qiu, Ying Liu, Yang Li, Jie Wen, Yidong Yang
• Abstract要約: 新型コロナウイルスは世界的なパンデミックとなり、依然として公衆に深刻な健康リスクをもたらしている。 そこで我々は, 周期一貫した生成逆数ネットワーク (cycle-GAN) を用いた新しい非教師的アプローチを提案し, 病変のデライン化を自動化し, 高速化する。 提案手法は, 自動新型コロナウイルス病変のデライン化において高い精度と効率を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.845581652243583
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: COVID-19 has become a global pandemic and is still posing a severe health risk to the public. Accurate and efficient segmentation of pneumonia lesions in CT scans is vital for treatment decision-making. We proposed a novel unsupervised approach using cycle consistent generative adversarial network (cycle-GAN) which automates and accelerates the process of lesion delineation. The workflow includes lung volume segmentation, "synthetic" healthy lung generation, infected and healthy image subtraction, and binary lesion mask creation. The lung volume volume was firstly delineated using a pre-trained U-net and worked as the input for the later network. The cycle-GAN was developed to generate synthetic "healthy" lung CT images from infected lung images. After that, the pneumonia lesions are extracted by subtracting the synthetic "healthy" lung CT images from the "infected" lung CT images. A median filter and K-means clustering were then applied to contour the lesions. The auto segmentation approach was validated on two public datasets (Coronacases and Radiopedia). The Dice coefficients reached 0.748 and 0.730, respectively, for the Coronacases and Radiopedia datasets. Meanwhile, the precision and sensitivity for lesion segmentationdetection are 0.813 and 0.735 for the Coronacases dataset, and 0.773 and 0.726 for the Radiopedia dataset. The performance is comparable to existing supervised segmentation networks and outperforms previous unsupervised ones. The proposed unsupervised segmentation method achieved high accuracy and efficiency in automatic COVID-19 lesion delineation. The segmentation result can serve as a baseline for further manual modification and a quality assurance tool for lesion diagnosis. Furthermore, due to its unsupervised nature, the result is not influenced by physicians' experience which otherwise is crucial for supervised methods.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)は世界的なパンデミックとなり、いまだに国民に深刻な健康リスクをもたらしている。 CTスキャンにおける肺炎病変の精密かつ効率的な分節化は治療決定に不可欠である。 そこで我々は, 周期一貫した生成逆数ネットワーク (cycle-GAN) を用いた新しい教師なしアプローチを提案し, 病変のデライン化のプロセスを自動化する。 ワークフローには、肺体積分割、健康な肺生成、感染および健康な画像減算、二成分性病変マスクの作成が含まれる。 肺容積は事前に訓練されたu-netを用いて線画され、後のネットワークのインプットとして機能した。 サイクルGANは、感染した肺画像から「健康」な肺CT画像を生成するために開発された。 その後、「感染した」肺ct画像から合成された「健康」肺ct画像を減算して肺炎病変を抽出する。 中央フィルターとk-meansクラスタリングを用いて病変の輪郭形成を行った。 オートセグメンテーションアプローチは2つのパブリックデータセット(coronacasesとradiopedia)で検証された。 dice係数はコロナケースとラジオペディアデータセットでそれぞれ0.748と0.730に達した。 一方、病変検出の精度と感度は、コロナケースデータセットの0.813と0.735、Radiopediaデータセットの0.773と0.726である。 この性能は既存の教師付きセグメンテーションネットワークに匹敵し、以前の教師なしセグメンテーションネットワークに匹敵する。 提案手法は, 自動デラインの精度と効率性を向上した。 分節結果は、さらに手作業による修正の基準となり、病変診断のための品質保証ツールとなる。 さらに、その管理されていない性質から、この結果は、監督方法に不可欠な医師の経験に影響されない。

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