論文の概要: Med-Query: Steerable Parsing of 9-DoF Medical Anatomies with Query Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02014v2
• Date: Tue, 10 Oct 2023 10:03:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 15:38:38.985202
• Title: Med-Query: Steerable Parsing of 9-DoF Medical Anatomies with Query Embedding
• Title（参考訳）: Med-Query: クエリ埋め込みによる9-DoF医療解剖の静的解析
• Authors: Heng Guo, Jianfeng Zhang, Ke Yan, Le Lu, Minfeng Xu
• Abstract要約: 本稿では,3次元医療データ中の解剖の検出,識別,セグメンテーションを行うための,安定かつ堅牢で効率的な計算フレームワークを提案する。 解剖学の複雑な形状、大きさ、配向を考えると、9自由度(9-DoF)のポーズ推定解をフル3次元空間で提示する。 胸骨, 脊椎, 腹部臓器の3つの画像解析課題について, 提案手法の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.98677736544302
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Automatic parsing of human anatomies at instance-level from 3D computed tomography (CT) scans is a prerequisite step for many clinical applications. The presence of pathologies, broken structures or limited field-of-view (FOV) all can make anatomy parsing algorithms vulnerable. In this work, we explore how to exploit and conduct the prosperous detection-then-segmentation paradigm in 3D medical data, and propose a steerable, robust, and efficient computing framework for detection, identification, and segmentation of anatomies in CT scans. Considering complicated shapes, sizes and orientations of anatomies, without lose of generality, we present the nine degrees-of-freedom (9-DoF) pose estimation solution in full 3D space using a novel single-stage, non-hierarchical forward representation. Our whole framework is executed in a steerable manner where any anatomy of interest can be directly retrieved to further boost the inference efficiency. We have validated the proposed method on three medical imaging parsing tasks of ribs, spine, and abdominal organs. For rib parsing, CT scans have been annotated at the rib instance-level for quantitative evaluation, similarly for spine vertebrae and abdominal organs. Extensive experiments on 9-DoF box detection and rib instance segmentation demonstrate the effectiveness of our framework (with the identification rate of 97.0% and the segmentation Dice score of 90.9%) in high efficiency, compared favorably against several strong baselines (e.g., CenterNet, FCOS, and nnU-Net). For spine identification and segmentation, our method achieves a new state-of-the-art result on the public CTSpine1K dataset. Last, we report highly competitive results in multi-organ segmentation at FLARE22 competition. Our annotations, code and models will be made publicly available at: https://github.com/alibaba-damo-academy/Med_Query.
• Abstract（参考訳）: 3次元CTスキャンによるヒト解剖のインスタンスレベルでの自動解析は、多くの臨床応用に必須のステップである。 病理、壊れた構造、または限定視野(FOV)の存在は、全て解剖学的解析アルゴリズムを脆弱にすることができる。 本研究は,3次元医療データにおける有能な検出・隠蔽パラダイムの活用と実施方法について検討し,CTスキャンにおける解剖学の検出・識別・セグメント化のための,安定かつ堅牢かつ効率的な計算フレームワークを提案する。 解剖学の複雑な形状、大きさ、配向を考えると、一般性を失うことなく、新しい単段非階層的前方表現を用いて、9自由度(9-DoF)ポーズ推定解をフル3次元空間に提示する。 私たちのフレームワーク全体は、推論効率をさらに高めるために、関心の解剖を直接的に取得できる、ステアブルな方法で実行されます。 今回我々は,リブ,脊椎,腹部臓器の3つの医用画像解析タスクにおいて,提案手法を検証した。 胸椎や腹部臓器と同様に, 胸部CT検査では, 胸部CT検査にて定量的な評価が試みられている。 9-DoFボックスの検出とリブインスタンスのセグメンテーションに関する大規模な実験は、高い効率でフレームワークの有効性(97.0%、セグメンテーションDiceスコア90.9%)を示し、いくつかの強力なベースライン(例えば、CenterNet、FCOS、nnU-Net)と比較した。 スピン識別とセグメンテーションのために,提案手法はパブリックなCTSpine1Kデータセット上で新しい最先端結果を実現する。 最後に,FLARE22コンペティションにおける多臓器セグメンテーションの競争成績を報告する。 私たちのアノテーション、コード、モデルは、https://github.com/alibaba-damo-academy/Med_Queryで公開されます。

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