論文の概要: NaviAirway: a bronchiole-sensitive deep learning-based airway segmentation pipeline for planning of navigation bronchoscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04294v1
• Date: Tue, 8 Mar 2022 04:23:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-11 09:39:52.964914
• Title: NaviAirway: a bronchiole-sensitive deep learning-based airway segmentation pipeline for planning of navigation bronchoscopy
• Title（参考訳）: NaviAirway: 気管支鏡検査のための深層学習型気道セグメンテーションパイプライン
• Authors: Andong Wang, Terence Chi Chun Tam, Ho Ming Poon, Kun-Chang Yu, and Wei-Ning Lee
• Abstract要約: ナビゲーション気管支鏡(Navigation bronchoscopy)は、医師が気管支鏡を被験者の気道に通して標的の肺病変を採取する、最小限の侵襲的な手術である。 コンピュータ・トモグラフィー(CT)スキャンから再構成した3次元気道ロードマップは,この手順の前提条件である。 NaviAirwayと呼ばれるディープラーニングベースのパイプラインを,4つの新しいコンポーネントを通じて,より微細な気管支の発見を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7744002572669535
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Navigation bronchoscopy is a minimally invasive procedure in which doctors pass a bronchoscope into a subject's airways to sample the target pulmonary lesion. A three-dimensional (3D) airway roadmap reconstructed from Computer Tomography (CT) scans is a prerequisite for this procedure, especially when the target is distally located. Therefore, an accurate and efficient airway segmentation algorithm is essential to reduce bronchoscopists' burden of pre-procedural airway identification as well as patients' discomfort during the prolonged procedure. However, airway segmentation remains a challenging task because of the intrinsic complex tree-like structure, imbalanced sizes of airway branches, potential domain shifts of CT scans, and few available labeled images. To address these problems, we present a deep learning-based pipeline, denoted as NaviAirway, which finds finer bronchioles through four major novel components - feature extractor modules in model architecture design, a bronchiole-sensitive loss function, a human-vision-inspired iterative training strategy, and a semi-supervised learning framework to utilize unlabeled CT images. Experimental results showed that NaviAirway outperformed existing methods, particularly in identification of higher generation bronchioles and robustness to new CT scans. On average, NaviAirway takes five minutes to segment the CT scans of one patient on a GPU-embedded computer. Moreover, we propose two new metrics to complement conventional ones for a more comprehensive and fairer evaluation of deep learning-based airway segmentation approaches. The code is publicly available on https://github.com/AntonotnaWang/NaviAirway.
• Abstract（参考訳）: ナビゲーション気管支鏡(navigation bronchoscopy)は、患者の気道に気管支鏡を通し、対象の肺病変を採取する、最小限の侵襲的手術である。 コンピュータ・トモグラフィー(CT)スキャンから再構成した3次元の気道ロードマップは、特に標的が離れた位置にある場合、この手順の前提条件である。 したがって, 気管支科医のプロシージャ前気道識別に対する負担軽減と, 長期経過中の患者の不快感を軽減するために, 正確かつ効率的な気道分割アルゴリズムが不可欠である。 しかし、本質的な複雑な木のような構造、気道枝の大きさの不均衡、CTスキャンの潜在的な領域シフト、利用可能なラベル付き画像が少ないため、気道セグメンテーションは依然として困難な課題である。 そこで本研究では,モデルアーキテクチャ設計における特徴抽出モジュール,ブロンキオール感応的損失関数,人間ビジョンに触発された反復的トレーニング戦略,ラベルのないCT画像を利用するための半教師付き学習フレームワーク,という,4つの新しいコンポーネントを通じて,より微細な気管支拡張を行うNaviAirwayというディープラーニングベースのパイプラインを提案する。 実験の結果,NaviAirwayは既存の方法よりも優れており,特に新しいCTスキャンに対する高次気管支の同定と堅牢性を示した。 NaviAirwayは平均5分で、1人の患者のCTスキャンをGPU内蔵コンピューターに分割する。 さらに,より包括的かつ公平な評価のために,従来の手法を補完する2つの新しい指標を提案する。 コードはhttps://github.com/AntonotnaWang/NaviAirwayで公開されている。

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