論文の概要: Pseudo-Label Guided Multi-Contrast Generalization for Non-Contrast Organ-Aware Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05898v1
• Date: Thu, 12 May 2022 06:36:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-13 13:02:22.850645
• Title: Pseudo-Label Guided Multi-Contrast Generalization for Non-Contrast Organ-Aware Segmentation
• Title（参考訳）: 非コントラストオルガン・アウェアセグメンテーションのための擬似ラベル誘導マルチコントラスト一般化
• Authors: Ho Hin Lee, Yucheng Tang, Riqiang Gao, Qi Yang, Xin Yu, Shunxing Bao, James G. Terry, J. Jeffrey Carr, Yuankai Huo, Bennett A. Landman
• Abstract要約: 本研究では,非コントラストのセグメンテーションをゼロトラストラベルなしで計算するための教師なし手法を提案する。 生成的敵対的アプローチとは違って,CECTを用いて一対の形態的文脈を計算し,教師の指導を行う。 コントラストとコントラストを併用したCTスキャンによる多臓器分画に対するアプローチを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.792652078631868
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Non-contrast computed tomography (NCCT) is commonly acquired for lung cancer screening, assessment of general abdominal pain or suspected renal stones, trauma evaluation, and many other indications. However, the absence of contrast limits distinguishing organ in-between boundaries. In this paper, we propose a novel unsupervised approach that leverages pairwise contrast-enhanced CT (CECT) context to compute non-contrast segmentation without ground-truth label. Unlike generative adversarial approaches, we compute the pairwise morphological context with CECT to provide teacher guidance instead of generating fake anatomical context. Additionally, we further augment the intensity correlations in 'organ-specific' settings and increase the sensitivity to organ-aware boundary. We validate our approach on multi-organ segmentation with paired non-contrast & contrast-enhanced CT scans using five-fold cross-validation. Full external validations are performed on an independent non-contrast cohort for aorta segmentation. Compared with current abdominal organs segmentation state-of-the-art in fully supervised setting, our proposed pipeline achieves a significantly higher Dice by 3.98% (internal multi-organ annotated), and 8.00% (external aorta annotated) for abdominal organs segmentation. The code and pretrained models are publicly available at https://github.com/MASILab/ContrastMix.
• Abstract（参考訳）: 非造影CT(non-contrast Computed tomography, NCCT)は, 肺がん検診, 全身性腹痛, 腎結石疑診, 外傷性評価, その他の多くの診断に一般的に用いられる。 しかし、コントラストの欠如は境界内の臓器を区別する。 本稿では,一対のコントラスト強調CT(CECT)を用いて,非コントラストセグメンテーションをゼロトラストラベルなしで計算する手法を提案する。 生成的敵対的アプローチとは違って,CECTを用いて相互に形態的コンテキストを計算して,偽の解剖学的コンテキストを生成する代わりに教師指導を行う。 さらに,"organ-specific"設定における強度相関をさらに強化し,臓器認識境界に対する感度を高める。 5倍のクロスバリデーションを用いた非コントラスト・コントラストctスキャンによるマルチオルガンセグメンテーションのアプローチを検証する。 オータセグメンテーションのための独立した非コントラストコホート上で完全な外部検証を行う。 現在の腹部臓器の分節状態と完全に監督された状態で比較すると,提案するパイプラインは3.98% (内部マルチオルガン注記) と8.00% (外大動脈注記) で腹腔内臓器分節を有意に高めている。 コードと事前訓練されたモデルはhttps://github.com/MASILab/ContrastMix.comで公開されている。

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