論文の概要: Spectral image clustering on dual-energy CT scans using functional regression mixtures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.13398v1
• Date: Mon, 31 Jan 2022 18:04:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-01 19:55:36.489367
• Title: Spectral image clustering on dual-energy CT scans using functional regression mixtures
• Title（参考訳）: 機能的回帰混合を用いたデュアルエネルギーCTスキャンにおけるスペクトル画像クラスタリング
• Authors: Segolene Brivet, Faicel Chamroukhi, Mark Coates, Reza Forghani, and Peter Savadjiev
• Abstract要約: デュアルエネルギーCT(Dual-Energy Computed Tomography、DECT)は、従来のCTスキャンでは不可能な材料特性評価が可能な高度なCTスキャン技術である。 これにより、各3次元画像ボクセルにおけるエネルギー減衰曲線の再構成が可能になり、異なる有効エネルギーレベルでの様々な画像減衰を表す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.194046749285425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dual-energy computed tomography (DECT) is an advanced CT scanning technique enabling material characterization not possible with conventional CT scans. It allows the reconstruction of energy decay curves at each 3D image voxel, representing varying image attenuation at different effective scanning energy levels. In this paper, we develop novel functional data analysis (FDA) techniques and adapt them to the analysis of DECT decay curves. More specifically, we construct functional mixture models that integrate spatial context in mixture weights, with mixture component densities being constructed upon the energy decay curves as functional observations. We design unsupervised clustering algorithms by developing dedicated expectation maximization (EM) algorithms for the maximum likelihood estimation of the model parameters. To our knowledge, this is the first article to adapt statistical FDA tools and model-based clustering to take advantage of the full spectral information provided by DECT. We evaluate our methods on 91 head and neck cancer DECT scans. We compare our unsupervised clustering results to tumor contours traced manually by radiologists, as well as to several baseline algorithms. Given the inter-rater variability even among experts at delineating head and neck tumors, and given the potential importance of tissue reactions surrounding the tumor itself, our proposed methodology has the potential to add value in downstream machine learning applications for clinical outcome prediction based on DECT data in head and neck cancer.
• Abstract（参考訳）: dual-energy ct tomography (dect) は従来のctスキャンでは材料のキャラクタリゼーションができない高度なctスキャン技術である。 これにより、各3次元画像ボクセルにおけるエネルギー減衰曲線の再構成が可能となり、異なる有効な走査エネルギー準位で様々な画像減衰を表現できる。 本稿では,新しい関数型データ解析(fda)手法を開発し,dect崩壊曲線の解析に適用する。 より具体的には、混合重みに空間的コンテキストを統合する機能的混合モデルを構築し、エネルギー減衰曲線上に混合成分密度を機能的観測として構築する。 モデルパラメータの最大推定のための専用予測最大化(EM)アルゴリズムを開発することにより、教師なしクラスタリングアルゴリズムを設計する。 我々の知る限り、DECTが提供する完全なスペクトル情報を活用するために、統計的なFDAツールとモデルベースのクラスタリングを適用する最初の記事です。 頭頸部癌91例を対象にDECTスキャンを行った。 放射線科医が手作業で追跡した腫瘍輪郭と,いくつかのベースラインアルゴリズムとの比較を行った。 頭頸部腫瘍の悪性度を判定し,腫瘍周囲の組織反応の潜在的重要性を考慮し,頭頸部癌におけるDECTデータに基づく臨床成績予測のための下流機械学習応用に価値を付加する可能性が示唆された。

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