論文の概要: Towards Connectivity-Aware Pulmonary Airway Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08355v4
- Date: Sun, 12 Nov 2023 03:34:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 22:53:32.061579
- Title: Towards Connectivity-Aware Pulmonary Airway Segmentation
- Title（参考訳）: 接続性を考慮した肺気道セグメンテーションに向けて
- Authors: Minghui Zhang, Guang-Zhong Yang, Yun Gu
- Abstract要約: 気道セグメンテーションの性能を向上させるために, 位相保存距離変換(DTPDT)フレームワークを提案する。
The Topology-Preserved Surrogate (TPS) learning strategy was first proposed to balance the training progress within-class distribution。
The Convolutional Distance Transform (CDT) is designed to identify the breakage phenomenon with superior sensitivity and minimize the variation of the distance map between the prediction and ground-truth。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.22415353209505
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Detailed pulmonary airway segmentation is a clinically important task for
endobronchial intervention and treatment of peripheral located lung cancer
lesions. Convolutional Neural Networks (CNNs) are promising tools for medical
image analysis but have been performing poorly for cases when existing a
significant imbalanced feature distribution, which is true for the airway data
as the trachea and principal bronchi dominate most of the voxels whereas the
lobar bronchi and distal segmental bronchi occupy a small proportion. In this
paper, we propose a Differentiable Topology-Preserved Distance Transform
(DTPDT) framework to improve the performance of airway segmentation. A
Topology-Preserved Surrogate (TPS) learning strategy is first proposed to
balance the training progress within-class distribution. Furthermore, a
Convolutional Distance Transform (CDT) is designed to identify the breakage
phenomenon with superior sensitivity and minimize the variation of the distance
map between the predictionand ground-truth. The proposed method is validated
with the publically available reference airway segmentation datasets. The
detected rate of branch and length on public EXACT'09 and BAS datasets are
82.1%/79.6% and 96.5%/91.5% respectively, demonstrating the reliability and
efficiency of the method in terms of improving the topology completeness of the
segmentation performance while maintaining the overall topology accuracy.
- Abstract（参考訳）: 肺気道の詳細な分画は気管支内治療および周辺部肺癌病変の治療において臨床的に重要な課題である。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は医用画像解析のための有望なツールであるが,気道データや主気管支がボクセルの大部分を占めているのに対して,気道データに当てはまる重要な不均衡な特徴分布が存在する場合,ローバーブロンチと遠位分節気管支はわずかに占める。
本稿では,気道セグメンテーションの性能向上を目的とした,微分位相保存距離変換(DTPDT)フレームワークを提案する。
クラス内分布のトレーニング進捗のバランスをとるため,まず,トポロジー保存サーロゲート(tps)学習戦略を提案する。
さらに、畳み込み距離変換(CDT)は、破壊現象を感度良く識別し、予測と接地間の距離マップのばらつきを最小限に抑えるように設計されている。
提案手法は,パブリックに利用可能なリファレンスエアウェイセグメンテーションデータセットで検証される。
パブリックEXACT'09とBASデータセットの分岐速度と長さは、それぞれ82.1%/79.6%と96.5%/91.5%であり、全体的なトポロジ的精度を維持しながら、セグメンテーション性能の位相的完全性を改善することの信頼性と効率を実証している。
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