論文の概要: Slice Imputation: Intermediate Slice Interpolation for Anisotropic 3D Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10773v1
• Date: Mon, 21 Mar 2022 07:33:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-23 01:59:53.952196
• Title: Slice Imputation: Intermediate Slice Interpolation for Anisotropic 3D Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: スライスインプテーション:異方性3次元医用画像分割のための中間スライス補間
• Authors: Zhaotao Wu, Jia Wei, Jiabing Wang, Rui Li
• Abstract要約: 異方性3次元医用画像のセグメンテーション精度を向上させるために,スライス計算のための新しいフレーム補間法を提案する。 本手法は, 計算トモグラフィと磁気共鳴画像のボリュームにおいて, 競合するスライス計算法より優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.975202573768993
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a novel frame-interpolation-based method for slice imputation to improve segmentation accuracy for anisotropic 3D medical images, in which the number of slices and their corresponding segmentation labels can be increased between two consecutive slices in anisotropic 3D medical volumes. Unlike previous inter-slice imputation methods, which only focus on the smoothness in the axial direction, this study aims to improve the smoothness of the interpolated 3D medical volumes in all three directions: axial, sagittal, and coronal. The proposed multitask inter-slice imputation method, in particular, incorporates a smoothness loss function to evaluate the smoothness of the interpolated 3D medical volumes in the through-plane direction (sagittal and coronal). It not only improves the resolution of the interpolated 3D medical volumes in the through-plane direction but also transforms them into isotropic representations, which leads to better segmentation performances. Experiments on whole tumor segmentation in the brain, liver tumor segmentation, and prostate segmentation indicate that our method outperforms the competing slice imputation methods on both computed tomography and magnetic resonance images volumes in most cases.
• Abstract（参考訳）: 異方性3次元医用画像の分割精度を向上させるために, フレーム補間法を新たに導入し, 異方性3次元医用ボリュームにおいてスライス数とその対応するセグメンテーションラベルを2つの連続スライス間で増加させることができる。 本研究は, 軸方向の滑らかさのみに着目した従来のスライス間挿管法と異なり, 軸方向, 矢状方向, コロナ方向の補間された3次元医療ボリュームの滑らかさを改善することを目的としている。 提案するマルチタスク・インタースライスインプテーション法では,スムースネス損失関数が組み込まれ,平面方向(矢状およびコロナ方向)における補間された3次元医療容積の滑らかさを評価できる。 補間された3d医療ボリュームの平面方向の解像度を向上させるだけでなく、等方性表現へと変換することで、セグメンテーション性能が向上する。 脳における全腫瘍分画,肝腫瘍分画,前立腺分画の実験では,ctとmriの両方において競合するスライスインプテーション法を上回っていた。

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