論文の概要: Liver Segmentation using Turbolift Learning for CT and Cone-beam C-arm
Perfusion Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10167v1
- Date: Wed, 20 Jul 2022 19:38:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-22 12:39:39.116527
- Title: Liver Segmentation using Turbolift Learning for CT and Cone-beam C-arm
Perfusion Imaging
- Title（参考訳）: CTおよびコーンビームC-アーム灌流画像におけるTurbolift Learningを用いた肝分画
- Authors: Hana Haselji\'c, Soumick Chatterjee, Robert Frysch, Vojt\v{e}ch
Kulvait, Vladimir Semshchikov, Bennet Hensen, Frank Wacker, Inga Br\"usch,
Thomas Werncke, Oliver Speck, Andreas N\"urnberger and Georg Rose
- Abstract要約: C-arm cone-beam Computed Tomography (CBCT) を用いて肝のダイナミック灌流イメージングを改善するために時間分離法(TST)が発見された。
CT 灌流データから抽出した事前知識を用いて TST を適用するには,CT スキャンから肝臓を正確に区分けする必要がある。
本研究は,マルチスケールアテンションUNetの修正版を異なる肝セグメンテーションタスクでトレーニングするTurbolift Learningを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4073222202612759
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Model-based reconstruction employing the time separation technique (TST) was
found to improve dynamic perfusion imaging of the liver using C-arm cone-beam
computed tomography (CBCT). To apply TST using prior knowledge extracted from
CT perfusion data, the liver should be accurately segmented from the CT scans.
Reconstructions of primary and model-based CBCT data need to be segmented for
proper visualisation and interpretation of perfusion maps. This research
proposes Turbolift learning, which trains a modified version of the multi-scale
Attention UNet on different liver segmentation tasks serially, following the
order of the trainings CT, CBCT, CBCT TST - making the previous trainings act
as pre-training stages for the subsequent ones - addressing the problem of
limited number of datasets for training. For the final task of liver
segmentation from CBCT TST, the proposed method achieved an overall Dice scores
of 0.874$\pm$0.031 and 0.905$\pm$0.007 in 6-fold and 4-fold cross-validation
experiments, respectively - securing statistically significant improvements
over the model, which was trained only for that task. Experiments revealed that
Turbolift not only improves the overall performance of the model but also makes
it robust against artefacts originating from the embolisation materials and
truncation artefacts. Additionally, in-depth analyses confirmed the order of
the segmentation tasks. This paper shows the potential of segmenting the liver
from CT, CBCT, and CBCT TST, learning from the available limited training data,
which can possibly be used in the future for the visualisation and evaluation
of the perfusion maps for the treatment evaluation of liver diseases.
- Abstract（参考訳）: C-arm cone-beam CT(CBCT)を用いて肝のダイナミック灌流イメージングを改善するため, 時間分離法(TST)を用いたモデルベース再構成を行った。
CT 灌流データから抽出した事前知識を用いて TST を適用するには,CT スキャンから肝臓を正確に区分けする必要がある。
一次およびモデルに基づくCBCTデータの再構成は、パーフュージョンマップの適切な可視化と解釈のためにセグメント化する必要がある。
本研究は, トレーニングCT, CBCT, CBCT TSTの順に, 異なる肝セグメンテーションタスクにおいて, マルチスケール注意UNetの修正版を連続的にトレーニングするターボリフト学習を提案する。
cbct tstによる肝分画の最終課題として,提案手法では6倍および4倍の肝分画実験において 0.874$\pm$0.031 と 0.905$\pm$0.007 の総合diceスコアをそれぞれ達成した。
実験により、ターボリフトはモデル全体の性能を向上させるだけでなく、塞栓材や切断物に由来するアーティファクトに対して頑健であることが判明した。
さらに,詳細な分析により,セグメンテーションタスクの順序を確認した。
本稿では,CT,CBCT,CBCT TSTから肝を分画する可能性を示し,肝疾患の治療評価のための灌流マップの可視化と評価に将来使用可能な限られたトレーニングデータから学ぶ。
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