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/2301.09338v2
- Date: Tue, 24 Jan 2023 10:18:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-25 15:04:10.289695
- 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: 我々は,国立衛生研究所(NIH)データセット上に,解剖学的にペナル化した畳み込み型多段階解を開発した。
本手法は,ワープフィールドの折り畳み率を技術状態の1/6に制限する自然な方法であることを示す。
本手法の利点を統計的に評価し,胸部X線登録における現在使用されている指標の限界を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.080328156648695
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- 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 produce unnaturally deformed warp fields impacting
visualization of differences between moving and fixed images. We aim to
overcome these limitations, through a new paradigm based on individual rib pair
segmentation for anatomy penalized registration. Our method proves to be a
natural way to limit the folding percentage of the warp field to 1/6 of the
state of the art while increasing the overlap of ribs by more than 25%,
implying difference images showing pathological changes overlooked by other
methods. We develop an anatomically penalized convolutional multi-stage
solution on the National Institutes of Health (NIH) data set, starting from
less than 25 fully 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 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により、動画像と固定画像の差異の可視化に影響を及ぼす不自然に変形したワープ場が生成される。
我々は,解剖学的ペナライズド登録のための個々のリブペアセグメンテーションに基づく新しいパラダイムを通じて,これらの制限を克服することを目指している。
本手法は,ワープフィールドの折り畳み率を術式の1/6に制限する自然な方法であり,リブの重なりを25%以上増加させ,他の方法で見落とされた病理像の相違を示唆するものである。
国立衛生研究所(NIH)データセット上で,25点未満から50点のラベル付きトレーニング画像から,ホールドロップアウト,弱いラベル付け,粗大な微細化,ガウス混合ヒストグラムマッチングを用いて,解剖学的にペナル化された畳み込み多段階解を開発した。
本手法の利点を統計的に評価し,現在使用されている胸部x線登録基準の限界を強調する。
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