論文の概要: Parallel Network with Channel Attention and Post-Processing for Carotid Arteries Vulnerable Plaque Segmentation in Ultrasound Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08127v1
• Date: Mon, 18 Apr 2022 01:55:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-04-19 16:36:35.137304
• Title: Parallel Network with Channel Attention and Post-Processing for Carotid Arteries Vulnerable Plaque Segmentation in Ultrasound Images
• Title（参考訳）: 超音波画像における頸動脈びまん性プラーク分画のチャネル注意と後処理を伴う並列ネットワーク
• Abstract要約: 本稿では,頸動脈超音波画像におけるプラークセグメンテーションのための自動畳み込みニューラルネットワーク(CNN)手法を提案する。 試験結果から, 30種類のプラークに対して, ディス値0.820, IoU 0.701, Acc 0.969, Hausdorff 距離 1.43 の修正Hausdorff 距離 (MHD) が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.001128693323206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Carotid arteries vulnerable plaques are a crucial factor in the screening of atherosclerosis by ultrasound technique. However, the plaques are contaminated by various noises such as artifact, speckle noise, and manual segmentation may be time-consuming. This paper proposes an automatic convolutional neural network (CNN) method for plaque segmentation in carotid ultrasound images using a small dataset. First, a parallel network with three independent scale decoders is utilized as our base segmentation network, pyramid dilation convolutions are used to enlarge receptive fields in the three segmentation sub-networks. Subsequently, the three decoders are merged to be rectified in channels by SENet. Thirdly, in test stage, the initially segmented plaque is refined by the max contour morphology post-processing to obtain the final plaque. Moreover, three loss function Dice loss, SSIM loss and cross-entropy loss are compared to segment plaques. Test results show that the proposed method with dice loss function yields a Dice value of 0.820, an IoU of 0.701, Acc of 0.969, and modified Hausdorff distance (MHD) of 1.43 for 30 vulnerable cases of plaques, it outperforms some of the conventional CNN-based methods on these metrics. Additionally, we apply an ablation experiment to show the validity of each proposed module. Our study provides some reference for similar researches and may be useful in actual applications for plaque segmentation of ultrasound carotid arteries.
• Abstract（参考訳）: 超音波による動脈硬化のスクリーニングには頸動脈の脆弱なプラークが重要である。 しかし、プラークは人工物、スペックルノイズ、手動セグメンテーションなどの様々なノイズによって汚染される可能性がある。 本稿では,小データセットを用いた頸動脈超音波画像のプラークセグメンテーションのための自動畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。 まず、3つの独立したスケールデコーダを持つ並列ネットワークをベースセグメンテーションネットワークとして利用し、3つのセグメンテーションサブネットワークにおける受容場の拡大にピラミッド拡張畳み込みを用いる。 その後、3つのデコーダはsenetによって整流されるようにマージされる。 第3に、試験段階では、初期分断されたプラークを最大輪郭形状後処理により精製して最終プラークを得る。 さらに,3つの損失関数Dice損失,SSIM損失,クロスエントロピー損失をセグメントプラークと比較した。 試験結果から, ダイス損失関数を用いた提案手法は, 従来のCNN法よりも, ダイス値0.820, IoU 0.701, Acc 0.969, Hausdorff 距離 1.43 の修正Hausdorff 距離 (MHD) が優れていることがわかった。 さらに,提案モジュールの妥当性を示すためにアブレーション実験を適用した。 本研究は同様の研究の参考として,超音波頸動脈のプラークセグメンテーションに有用であると考えられる。

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