論文の概要: Deep Statistic Shape Model for Myocardium Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10607v1
• Date: Thu, 21 Jul 2022 17:01:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-22 13:19:34.206528
• Title: Deep Statistic Shape Model for Myocardium Segmentation
• Title（参考訳）: 心筋分節の深部統計学的形状モデル
• Authors: Xiaoling Hu, Xiao Chen, Yikang Liu, Eric Z. Chen, Terrence Chen, Shanhui Sun
• Abstract要約: 本稿では, 形状整合性と境界対応性の両方を保ち, 心筋セグメンテーションに焦点をあてる新しいエンド・ツー・エンドの深部統計形状モデルを提案する。 ディープニューラルネットワークは変換パラメータを予測するために使用され、平均点雲を画像領域にワープするために使用される。 より正確なポイントクラウドを学ぶために、マスク監視をフレームワークに組み込むために、差別化可能なレンダリング層が導入されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.381467202920303
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate segmentation and motion estimation of myocardium have always been important in clinic field, which essentially contribute to the downstream diagnosis. However, existing methods cannot always guarantee the shape integrity for myocardium segmentation. In addition, motion estimation requires point correspondence on the myocardium region across different frames. In this paper, we propose a novel end-to-end deep statistic shape model to focus on myocardium segmentation with both shape integrity and boundary correspondence preserving. Specifically, myocardium shapes are represented by a fixed number of points, whose variations are extracted by Principal Component Analysis (PCA). Deep neural network is used to predict the transformation parameters (both affine and deformation), which are then used to warp the mean point cloud to the image domain. Furthermore, a differentiable rendering layer is introduced to incorporate mask supervision into the framework to learn more accurate point clouds. In this way, the proposed method is able to consistently produce anatomically reasonable segmentation mask without post processing. Additionally, the predicted point cloud guarantees boundary correspondence for sequential images, which contributes to the downstream tasks, such as the motion estimation of myocardium. We conduct several experiments to demonstrate the effectiveness of the proposed method on several benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 臨床領域における心筋の正確な分節化と運動推定は常に重要であり, 基本的に下流診断に寄与している。 しかし、既存の方法は常に心筋セグメンテーションの形状整合性を保証することはできない。 さらに、運動推定には異なるフレームにわたる心筋領域の点対応が必要である。 本稿では,形状整合性と境界対応性の両方を保った心筋セグメンテーションに着目した,エンドツーエンドの深部統計形状モデルを提案する。 特に、心筋の形状は、主成分分析(PCA)によって抽出される一定数の点で表される。 ディープニューラルネットワークは変換パラメータ(アフィンと変形の両方)を予測するために使用され、平均点雲を画像領域にワープするために使用される。 さらに、より正確なポイントクラウドを学ぶために、マスク監視をフレームワークに組み込むために、差別化可能なレンダリング層が導入されている。 このようにして,提案手法はポスト処理をすることなく,解剖学的に妥当なセグメンテーションマスクを一貫して生成することができる。 さらに、予測された点雲は、心筋の運動推定などの下流課題に寄与する逐次画像の境界対応を保証する。 ベンチマークデータセット上で提案手法の有効性を示すため,いくつかの実験を行った。

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