論文の概要: Knee Cartilage Defect Assessment by Graph Representation and Surface Convolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04318v1
• Date: Wed, 12 Jan 2022 05:55:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-13 14:49:51.644509
• Title: Knee Cartilage Defect Assessment by Graph Representation and Surface Convolution
• Title（参考訳）: グラフ表現と表面畳み込みによる膝軟骨欠損の評価
• Authors: Zixu Zhuang, Liping Si, Sheng Wang, Kai Xuan, Xi Ouyang, Yiqiang Zhan, Zhong Xue, Lichi Zhang, Dinggang Shen, Weiwu Yao, Qian Wang
• Abstract要約: 軟骨欠損は変形性膝関節症(OA)の主要な徴候と見なされる 膝関節MRIに畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を適用することで膝軟骨欠損の評価に多くの試みがなされている。 軟骨構造と膝関節MRIからの外観をグラフ表現にモデル化し,高度に多様な臨床データを扱うことができる。 そして, 軟骨グラフ表現を用いて, 非ユークリッド深層学習ネットワークを設計し, 局所的およびグローバル的な軟骨の特徴を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.36360714443767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knee osteoarthritis (OA) is the most common osteoarthritis and a leading cause of disability. Cartilage defects are regarded as major manifestations of knee OA, which are visible by magnetic resonance imaging (MRI). Thus early detection and assessment for knee cartilage defects are important for protecting patients from knee OA. In this way, many attempts have been made on knee cartilage defect assessment by applying convolutional neural networks (CNNs) to knee MRI. However, the physiologic characteristics of the cartilage may hinder such efforts: the cartilage is a thin curved layer, implying that only a small portion of voxels in knee MRI can contribute to the cartilage defect assessment; heterogeneous scanning protocols further challenge the feasibility of the CNNs in clinical practice; the CNN-based knee cartilage evaluation results lack interpretability. To address these challenges, we model the cartilages structure and appearance from knee MRI into a graph representation, which is capable of handling highly diverse clinical data. Then, guided by the cartilage graph representation, we design a non-Euclidean deep learning network with the self-attention mechanism, to extract cartilage features in the local and global, and to derive the final assessment with a visualized result. Our comprehensive experiments show that the proposed method yields superior performance in knee cartilage defect assessment, plus its convenient 3D visualization for interpretability.
• Abstract（参考訳）: 変形性膝関節症(OA)は最も一般的な変形性関節症であり、障害の原因となっている。 軟骨欠損は、MRI(MRI)で観察される膝OAの徴候であると考えられている。 膝関節軟骨欠損の早期発見と評価は膝OAから患者の保護に重要である。 このようにして、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を膝関節MRIに適用することにより、膝軟骨欠損の評価に多くの試みがなされている。 軟骨は薄い湾曲した層であり、膝mriのボクセルのごく一部のみが軟骨欠損の評価に寄与することを示し、異種走査プロトコルは臨床におけるcnnの実現可能性にさらに挑戦し、cnnベースの膝軟骨評価の結果は解釈可能性に欠ける。 これらの課題に対処するために,膝関節MRIの軟骨構造と外観を,高度に多様な臨床データを扱うことができるグラフ表現にモデル化する。 次に, 軟骨グラフ表現に導かれ, 自己照査機構を備えた非ユークリッド型深層学習ネットワークを設計し, 局所的および大域的な軟骨の特徴を抽出し, 最終評価を可視化結果で導出する。 包括的実験により, 膝関節軟骨欠損評価において, 簡便な3次元可視化が有用であることがわかった。

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