Fugu-MT 論文翻訳(概要): DeepRecon: Joint 2D Cardiac Segmentation and 3D Volume Reconstruction via A Structure-Specific Generative Method

論文の概要: DeepRecon: Joint 2D Cardiac Segmentation and 3D Volume Reconstruction via A Structure-Specific Generative Method

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07163v1
Date: Tue, 14 Jun 2022 20:46:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-18 21:45:04.169051
Title: DeepRecon: Joint 2D Cardiac Segmentation and 3D Volume Reconstruction via A Structure-Specific Generative Method
Title（参考訳）: DeepRecon: 構造特異的な生成法による2次元心臓分割と3次元容積再構成
Authors: Qi Chang, Zhennan Yan, Mu Zhou, Di Liu, Khalid Sawalha, Meng Ye, Qilong Zhangli, Mikael Kanski, Subhi Al Aref, Leon Axel, Dimitris Metaxas
Abstract要約: 本稿では,複数の臨床的に不可欠な結果を生成する,エンドツーエンドの潜在空間ベースのフレームワークであるDeepReconを提案する。本手法は,心構造に対する正確な意味情報を含むシネ画像の最適潜時表現を同定する。特に,本モデルでは,正確な意味情報と心構造のセグメンテーションを併用して合成画像を生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.26150675728958
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Joint 2D cardiac segmentation and 3D volume reconstruction are fundamental to building statistical cardiac anatomy models and understanding functional mechanisms from motion patterns. However, due to the low through-plane resolution of cine MR and high inter-subject variance, accurately segmenting cardiac images and reconstructing the 3D volume are challenging. In this study, we propose an end-to-end latent-space-based framework, DeepRecon, that generates multiple clinically essential outcomes, including accurate image segmentation, synthetic high-resolution 3D image, and 3D reconstructed volume. Our method identifies the optimal latent representation of the cine image that contains accurate semantic information for cardiac structures. In particular, our model jointly generates synthetic images with accurate semantic information and segmentation of the cardiac structures using the optimal latent representation. We further explore downstream applications of 3D shape reconstruction and 4D motion pattern adaptation by the different latent-space manipulation strategies.The simultaneously generated high-resolution images present a high interpretable value to assess the cardiac shape and motion.Experimental results demonstrate the effectiveness of our approach on multiple fronts including 2D segmentation, 3D reconstruction, downstream 4D motion pattern adaption performance.
Abstract（参考訳）: 2次元心臓分割と3次元容積再構成は、統計的心解剖モデルの構築と運動パターンからの機能的メカニズムの理解に不可欠である。しかし,シネMRの低平面分解能と高物体間分散のため,正確な心像の分割と3Dボリュームの再構成は困難である。本研究では, 高精度画像分割, 合成高分解能3d画像, 3次元再構成ボリュームなど, 臨床上不可欠な結果を生成する, エンドツーエンドの潜在空間ベースフレームワークであるdeepreconを提案する。本手法は,心構造に対する正確な意味情報を含むシネ画像の最適潜時表現を同定する。特に,本モデルでは,最適な潜在表現を用いて,正確な意味情報と心構造のセグメンテーションを含む合成画像を生成する。さらに,3次元形状再構成と4次元動作パターン適応の異なる遅延空間操作戦略によるダウンストリーム応用について検討し,同時に生成した高解像度画像から心形態と動作を評価するための高い解釈可能な値が得られた。

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