論文の概要: 3D Matting: A Soft Segmentation Method Applied in Computed Tomography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07843v1
- Date: Fri, 16 Sep 2022 10:18:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-19 13:16:33.663195
- Title: 3D Matting: A Soft Segmentation Method Applied in Computed Tomography
- Title（参考訳）: 3Dマッティング:CTに応用したソフトセグメンテーション法
- Authors: Lin Wang, Xiufen Ye, Donghao Zhang, Wanji He, Lie Ju, Xin Wang, Wei
Feng, Kaimin Song, Xin Zhao, Zongyuan Ge
- Abstract要約: CT、MRI、PETなどの3次元画像は、医用画像の分野では一般的であり、臨床診断において重要である。
セマンティック曖昧さは多くの医用画像ラベルの典型的な特徴である。
2次元医用画像では、画像マッチングによって生成された2次元マスクの代わりにソフトマスクを用いることで、病変を特徴づけることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.25446145993599
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Three-dimensional (3D) images, such as CT, MRI, and PET, are common in
medical imaging applications and important in clinical diagnosis. Semantic
ambiguity is a typical feature of many medical image labels. It can be caused
by many factors, such as the imaging properties, pathological anatomy, and the
weak representation of the binary masks, which brings challenges to accurate 3D
segmentation. In 2D medical images, using soft masks instead of binary masks
generated by image matting to characterize lesions can provide rich semantic
information, describe the structural characteristics of lesions more
comprehensively, and thus benefit the subsequent diagnoses and analyses. In
this work, we introduce image matting into the 3D scenes to describe the
lesions in 3D medical images. The study of image matting in 3D modality is
limited, and there is no high-quality annotated dataset related to 3D matting,
therefore slowing down the development of data-driven deep-learning-based
methods. To address this issue, we constructed the first 3D medical matting
dataset and convincingly verified the validity of the dataset through quality
control and downstream experiments in lung nodules classification. We then
adapt the four selected state-of-the-art 2D image matting algorithms to 3D
scenes and further customize the methods for CT images. Also, we propose the
first end-to-end deep 3D matting network and implement a solid 3D medical image
matting benchmark, which will be released to encourage further research.
- Abstract（参考訳）: CT、MRI、PETなどの3次元画像は、医用画像の分野では一般的であり、臨床診断において重要である。
セマンティック曖昧さは多くの医療画像ラベルの典型的な特徴である。
これは、画像特性、病理解剖学、バイナリマスクの弱い表現など多くの要因によって引き起こされ、正確な3dセグメンテーションに困難をもたらす可能性がある。
2次元医用画像では、画像マッチングによって生じる2次元マスクの代わりにソフトマスクを用いて病変を特徴づけ、より包括的に病変の構造的特徴を記述し、その後の診断と解析の恩恵を受けることができる。
本研究は,3次元医用画像の病変を記述するために,3次元シーンに画像マッチングを導入する。
3次元モダリティにおける画像マッチングの研究は限られており、3次元マッチングに関連する高品質なアノテートデータセットが存在しないため、データ駆動型ディープラーニングベースの手法の開発が遅くなる。
そこで,本研究では,肺結節分類における品質管理と下流実験により,最初の3次元医用マッティングデータセットを構築し,その妥当性を検証した。
次に,選択した4つの最先端2D画像マッチングアルゴリズムを3Dシーンに適用し,さらにCT画像の手法をカスタマイズする。
また, エンド・ツー・エンドの深層3dマッティングネットワークを提案し, さらなる研究を促進するため, 堅牢な3d医用画像マッティングベンチマークを実装した。
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