論文の概要: Detecting respiratory motion artefacts for cardiovascular MRIs to ensure high-quality segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09678v1
• Date: Tue, 20 Sep 2022 12:29:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 19:20:29.527811
• Title: Detecting respiratory motion artefacts for cardiovascular MRIs to ensure high-quality segmentation
• Title（参考訳）: 高品質セグメンテーションのための心血管系MRIの呼吸運動アーチファクトの検出
• Authors: Amin Ranem, John Kalkhof, Caner \"Ozer, Anirban Mukhopadhyay, Ilkay Oksuz
• Abstract要約: 心臓血管磁気共鳴画像(CMR)における呼吸運動の重症度を推定するワークフローを提案する。 本手法は, 取得したCMRが, さらなる診断に使用される前に, 特定の品質基準を保持できることを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9790426916395246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While machine learning approaches perform well on their training domain, they generally tend to fail in a real-world application. In cardiovascular magnetic resonance imaging (CMR), respiratory motion represents a major challenge in terms of acquisition quality and therefore subsequent analysis and final diagnosis. We present a workflow which predicts a severity score for respiratory motion in CMR for the CMRxMotion challenge 2022. This is an important tool for technicians to immediately provide feedback on the CMR quality during acquisition, as poor-quality images can directly be re-acquired while the patient is still available in the vicinity. Thus, our method ensures that the acquired CMR holds up to a specific quality standard before it is used for further diagnosis. Therefore, it enables an efficient base for proper diagnosis without having time and cost-intensive re-acquisitions in cases of severe motion artefacts. Combined with our segmentation model, this can help cardiologists and technicians in their daily routine by providing a complete pipeline to guarantee proper quality assessment and genuine segmentations for cardiovascular scans. The code base is available at https://github.com/MECLabTUDA/QA_med_data/tree/dev_QA_CMRxMotion.
• Abstract（参考訳）: 機械学習アプローチはトレーニング領域でうまく機能するが、現実のアプリケーションでは一般的に失敗する傾向がある。 心血管性磁気共鳴画像(CMR)では, 呼吸運動は, 取得品質やその後の解析, 最終診断において大きな課題である。 CMRxMotion Challenge 2022において,CMRにおける呼吸運動の重症度スコアを予測するワークフローを提案する。 これは、患者がいまだ近くにいる間、品質の悪い画像を直接取得できるため、技術者が取得中にCMRの品質に関するフィードバックを直ちに提供するための重要なツールである。 そこで本手法は,得られたCMRがさらなる診断に使用される前に,特定の品質基準を保持できることを保証する。 このため、重度な運動アーチファクトの場合に、時間とコストのかかる再取得を伴わずに、適切な診断のための効率的なベースを提供することができる。 私たちのセグメンテーションモデルと組み合わせることで、心臓科医や技術者が毎日のルーチンで、適切な品質評価と心血管スキャンの真のセグメンテーションを保証する完全なパイプラインを提供することができます。 コードベースはhttps://github.com/MECLabTUDA/QA_med_data/tree/dev_QA_CMRxMotionで公開されている。

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