論文の概要: Improving segmentation of calcified and non-calcified plaques on CCTA-CPR scans via masking of the artery wall

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10424v4
• Date: Mon, 10 Apr 2023 05:40:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 19:34:48.948040
• Title: Improving segmentation of calcified and non-calcified plaques on CCTA-CPR scans via masking of the artery wall
• Title（参考訳）: 動脈壁マスキングによるCCTA-CPRスキャンにおける石灰化および非石灰化プラークのセグメンテーションの改善
• Authors: Antonio Tejero-de-Pablos, Hiroaki Yamane, Yusuke Kurose, Junichi Iho, Youji Tokunaga, Makoto Horie, Keisuke Nishizawa, Yusaku Hayashi, Yasushi Koyama, Tatsuya Harada
• Abstract要約: CCTA-CPRスキャンにおける石灰化プラークと非石灰化プラークの分別法を提案する。 入力スライスをマスクし、壁容器内のボクセルのみをセグメンテーションとみなす。 本手法はセグメンテーション性能を著しく向上させ, 難解な非石灰化プラークであっても正確なプラーク形状を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.60696495888516
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The presence of plaques in the coronary arteries is a major risk to the patients' life. In particular, non-calcified plaques pose a great challenge, as they are harder to detect and more likely to rupture than calcified plaques. While current deep learning techniques allow precise segmentation of real-life images, the performance in medical images is still low. This is caused mostly by blurriness and ambiguous voxel intensities of unrelated parts that fall on the same value range. In this paper, we propose a novel methodology for segmenting calcified and non-calcified plaques in CCTA-CPR scans of coronary arteries. The input slices are masked so only the voxels within the wall vessel are considered for segmentation, thus, reducing ambiguity. This mask can be automatically generated via a deep learning-based vessel detector, that provides not only the contour of the outer artery wall, but also the inner contour. For evaluation, we utilized a dataset in which each voxel is carefully annotated as one of five classes: background, lumen, artery wall, calcified plaque, or non-calcified plaque. We also provide an exhaustive evaluation by applying different types of masks, in order to validate the potential of vessel masking for plaque segmentation. Our methodology results in a prominent boost in segmentation performance, in both quantitative and qualitative evaluation, achieving accurate plaque shapes even for the challenging non-calcified plaques. Furthermore, when using highly accurate masks, difficult cases such as stenosis become segmentable. We believe our findings can lead the future research for high-performance plaque segmentation.
• Abstract（参考訳）: 冠動脈内プラークの存在は患者の生命にとって大きなリスクである。 特に、非石灰化プラークは検出が難しく、石灰化プラークよりも破裂しやすいため、大きな課題となる。 現在のディープラーニング技術は、実際の画像の正確なセグメンテーションを可能にするが、医療画像のパフォーマンスは依然として低い。 これは主に、同じ値範囲に落ちる無関係な部分の曖昧さと曖昧なボクセル強度によって引き起こされる。 本稿では,冠動脈のCCTA-CPRスキャンにおける石灰化プラークおよび非石灰化プラークの分画法を提案する。 入力スライスはマスキングされ、壁容器内のボクセルのみがセグメンテーションとして考慮されるため、曖昧性が低下する。 このマスクは、外動脈壁の輪郭だけでなく、内輪郭も提供するディープラーニングベースの容器検出器を介して自動的に生成される。 評価には, 背景, ルーメン, 動脈壁, 石灰化プラーク, 非石灰化プラークの5つの分類のうちの1つとして, それぞれのボクセルを注意深くアノテートしたデータセットを用いた。 また, 異なる種類のマスクを用いて, プラークセグメンテーションにおける容器マスキングの可能性を検証することで, 徹底的な評価を行う。 本手法は, 定量および定性的評価において, 難解な非石灰化プラークであっても, 正確なプラーク形状を実現するために, セグメンテーション性能を著しく向上させる。 また、高精度なマスクを使用する場合には、狭窄などの難易度が分断可能となる。 われわれは,この発見が今後,高性能プラークセグメンテーションの研究につながると信じている。

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