論文の概要: CNN-based fully automatic wrist cartilage volume quantification in MR Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11127v1
• Date: Wed, 22 Jun 2022 14:19:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-23 16:14:12.364937
• Title: CNN-based fully automatic wrist cartilage volume quantification in MR Image
• Title（参考訳）: MR画像におけるCNNによる完全自動手首軟骨体積定量化
• Authors: Nikita Vladimirov, Ekaterina Brui, Anatoliy Levchuk, Vladimir Fokin, Aleksandr Efimtcev, David Bendahan
• Abstract要約: 追加の注意層を持つU-net畳み込みニューラルネットワークは、最高の手首軟骨分割性能を提供する。 非MRI法を用いて軟骨体積測定の誤差を独立に評価すべきである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.41644538483948
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detection of cartilage loss is crucial for the diagnosis of osteo- and rheumatoid arthritis. A large number of automatic segmentation tools have been reported so far for cartilage assessment in magnetic resonance images of large joints. As compared to knee or hip, wrist cartilage has a more complex structure so that automatic tools developed for large joints are not expected to be operational for wrist cartilage segmentation. In that respect, a fully automatic wrist cartilage segmentation method would be of high clinical interest. We assessed the performance of four optimized variants of the U-Net architecture with truncation of its depth and addition of attention layers (U-Net_AL). The corresponding results were compared to those from a patch-based convolutional neural network (CNN) we previously designed. The segmentation quality was assessed on the basis of a comparative analysis with manual segmentation using several morphological (2D DSC, 3D DSC, precision) and a volumetric metrics. The four networks outperformed the patch-based CNN in terms of segmentation homogeneity and quality. The median 3D DSC value computed with the U-Net_AL (0.817) was significantly larger than the corresponding DSC values computed with the other networks. In addition, the U-Net_AL CNN provided the lowest mean volume error (17%) and the highest Pearson correlation coefficient (0.765) with respect to the ground truth. Of interest, the reproducibility computed from using U-Net_AL was larger than the reproducibility of the manual segmentation. U-net convolutional neural network with additional attention layers provides the best wrist cartilage segmentation performance. In order to be used in clinical conditions, the trained network can be fine-tuned on a dataset representing a group of specific patients. The error of cartilage volume measurement should be assessed independently using a non-MRI method.
• Abstract（参考訳）: 関節リウマチの診断には軟骨消失の検出が重要である。 大規模な関節の磁気共鳴画像における軟骨評価のために,多数の自動セグメンテーションツールが報告されている。 膝や股関節と比較して、手首軟骨はより複雑な構造であるため、手首軟骨のセグメンテーションのために大きな関節向けに開発された自動工具が動作しない。 その点では、完全自動手首軟骨分割法が臨床上の関心事となるだろう。 我々は,U-Netアーキテクチャの4つの最適化版の性能評価を行い,その深さと注意層(U-Net_AL)の追加について検討した。 対応する結果は、以前設計したパッチベースの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と比較された。 2次元DSC, 3次元DSC, 精度)と体積測定値を用いて, 手動分割との比較分析により, セグメンテーションの質を評価した。 4つのネットワークは、セグメンテーションの均一性と品質の点でパッチベースのCNNを上回った。 U-Net_AL (0.817) で計算した3次元DSC値の平均値は、他のネットワークで計算したDSC値よりも有意に大きい。 加えて、U-Net_AL CNNは、基底真理に関して最低平均体積誤差(17%)と最高ピアソン相関係数(0.765)を提供した。 U-Net_ALを用いて計算した再現性は手動分割の再現性よりも大きかった。 追加の注意層を持つu-net畳み込みニューラルネットワークは、最高の手首軟骨セグメンテーション性能を提供する。 臨床現場で使用するために、訓練されたネットワークを特定の患者のグループを表すデータセット上で微調整することができる。 非MRI法による軟骨体積測定の誤差を独立に評価する必要がある。

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