論文の概要: A new method incorporating deep learning with shape priors for left
ventricular segmentation in myocardial perfusion SPECT images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03603v1
- Date: Tue, 7 Jun 2022 22:12:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-10 04:11:34.989877
- Title: A new method incorporating deep learning with shape priors for left
ventricular segmentation in myocardial perfusion SPECT images
- Title（参考訳）: 心筋灌流spect画像における心室セグメンテーションのための形状先行型深層学習を組み込んだ新しい方法
- Authors: Fubao Zhu, Jinyu Zhao, Chen Zhao, Shaojie Tang, Jiaofen Nan, Yanting
Li, Zhongqiang Zhao, Jianzhou Shi, Zenghong Chen, Zhixin Jiang, Weihua Zhou
- Abstract要約: 心筋灌流SPECT(MPS)による左室機能評価は, 正確な心筋セグメンテーションに依存している。
本研究の目的は,LV機能パラメータの自動計測のためのLV心筋を高精度に抽出するために,形状に深層学習を取り入れた新しい手法を開発し,検証することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.185169567232055
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Background: The assessment of left ventricular (LV) function by myocardial
perfusion SPECT (MPS) relies on accurate myocardial segmentation. The purpose
of this paper is to develop and validate a new method incorporating deep
learning with shape priors to accurately extract the LV myocardium for
automatic measurement of LV functional parameters. Methods: A segmentation
architecture that integrates a three-dimensional (3D) V-Net with a shape
deformation module was developed. Using the shape priors generated by a dynamic
programming (DP) algorithm, the model output was then constrained and guided
during the model training for quick convergence and improved performance. A
stratified 5-fold cross-validation was used to train and validate our models.
Results: Results of our proposed method agree well with those from the ground
truth. Our proposed model achieved a Dice similarity coefficient (DSC) of
0.9573(0.0244), 0.9821(0.0137), and 0.9903(0.0041), a Hausdorff distances (HD)
of 6.7529(2.7334) mm, 7.2507(3.1952) mm, and 7.6121(3.0134) mm in extracting
the endocardium, myocardium, and epicardium, respectively. Conclusion: Our
proposed method achieved a high accuracy in extracting LV myocardial contours
and assessing LV function.
- Abstract（参考訳）: 背景: 心筋灌流SPECT(MPS)による左室機能評価は, 正確な心筋セグメンテーションに依存している。
本研究の目的は,LV機能パラメータの自動計測のためのLV心筋を高精度に抽出するために,形状に深層学習を取り入れた新しい手法を開発し,検証することである。
方法: 3次元(3次元)v-netと形状変形モジュールを統合するセグメンテーションアーキテクチャを開発した。
動的プログラミング(DP)アルゴリズムによって生成される形状先行値を用いて、モデルの出力を制約し、モデルトレーニング中に誘導し、迅速な収束と性能の向上を実現した。
モデルのトレーニングと検証には,階層化された5倍のクロスバリデーションが使用された。
結果:提案手法の結果は,真理から得られた結果とよく一致している。
提案モデルは,心内膜,心筋,心内膜をそれぞれ0.9573(0.0244),0.9821(0.0137),0.9903(0.0041),ハウスドルフ距離(hd)6.7529(2.7334)mm,7.2507(3.1952)mm,7.6121(3.0134)mmのサイス類似度係数(dsc)をそれぞれ達成した。
結論: 提案手法は, lv心筋輪郭抽出とlv機能評価において高い精度を達成した。
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