論文の概要: Employing similarity to highlight differences: On the impact of
anatomical assumptions in chest X-ray registration methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09338v1
- Date: Mon, 23 Jan 2023 09:42:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-24 13:53:33.866297
- Title: Employing similarity to highlight differences: On the impact of
anatomical assumptions in chest X-ray registration methods
- Title（参考訳）: 差を強調するために類似性を用いる:胸部x線登録法における解剖学的仮定の影響について
- Authors: Astrid Berg, Eva Vandersmissen, Maria Wimmer, David Major, Theresa
Neubauer, Dimitrios Lenis, Jeroen Cant, Annemiek Snoeckx and Katja B\"uhler
- Abstract要約: ペア化された公開画像の大規模なデータセット上で、他のメソッドが見ていることを可視化する、ディープラーニングを利用したソリューションを開発することが可能であることを示す。
ペア化された公開画像の大規模なデータセット上で、他のメソッドが見ていることを可視化する、ディープラーニングを利用したソリューションを開発することが可能であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.080328156648695
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To facilitate both the detection and the interpretation of findings in chest
X-rays, comparison with a previous image of the same patient is very valuable
to radiologists. Today, the most common approach for deep learning methods to
automatically inspect chest X-rays disregards the patient history and
classifies only single images as normal or abnormal. Nevertheless, several
methods for assisting in the task of comparison through image registration have
been proposed in the past. However, as we illustrate, they tend to miss
specific types of pathological changes like cardiomegaly and effusion. Due to
assumptions on fixed anatomical structures or their measurements of
registration quality they tend to produce unnaturally deformed warp fields
impacting visualization of the difference image between moving and fixed
images. To overcome these limitations, we are the first to use a new paradigm
based on individual rib pair segmentation for anatomy penalized registration,
which proves a natural way to limit folding of the warp field, especially
beneficial for image pairs with large pathological changes. We show that it is
possible to develop a deep learning powered solution that can visualize what
other methods overlook on a large data set of paired public images, starting
from less than 25 fully labeled and 50 partly labeled training images,
employing sequential instance memory segmentation with hole dropout, weak
labeling, coarse-to-fine refinement and Gaussian mixture model histogram
matching. We statistically evaluate the benefits of our method over the SOTA
and highlight the limits of currently used metrics for registration of chest
X-rays.
- Abstract（参考訳）: 胸部x線所見の検出と解釈を容易にするため、同じ患者の以前の画像との比較は放射線科医にとって非常に有用である。
現在、胸部X線を自動的に検査するディープラーニング手法の最も一般的なアプローチは、患者の歴史を無視し、単一の画像のみを正常または異常に分類するものである。
それにもかかわらず、画像登録による比較作業を支援するいくつかの方法が過去に提案されている。
しかし, 心内膜や灌流などの病理学的変化を見逃しがちである。
固定解剖学的構造の仮定や登録品質の測定のため、移動画像と固定画像の差分画像の可視化に影響を及ぼす不自然に変形したワープフィールドを生成する傾向がある。
これらの制約を克服するために、解剖学的にペナル化された解剖学的登録のための個々のリブ対セグメンテーションに基づく新しいパラダイムを最初に用いた。
我々は,25以上の完全ラベル付きと50の部分的にラベル付きトレーニング画像から始まり,ホールドロップアウト,弱いラベル付け,粗さから細分化,ガウス混合モデルヒストグラムマッチングを用いた逐次インスタンスメモリセグメンテーションを用いて,他の方法が見落としているものを可視化する深層学習型ソリューションの開発が可能であることを示す。
我々は, 胸部X線登録におけるSOTA法の有用性を統計的に評価し, その限界を強調した。
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