論文の概要: Self-supervised Registration and Segmentation of the Ossicles with A Single Ground Truth Label

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07967v1
• Date: Wed, 15 Feb 2023 22:11:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-17 15:37:10.204321
• Title: Self-supervised Registration and Segmentation of the Ossicles with A Single Ground Truth Label
• Title（参考訳）: 単一基底真理ラベルを用いた骨盤の自己教師あり登録とセグメンテーション
• Authors: Yike Zhang and Jack Noble
• Abstract要約: 本稿では,アトラスとターゲット画像の間の密度変形場を生成する,自己教師型3D-UNetを用いた新しい手法を提案する。 以上の結果から,本手法は従来の画像分割法より優れ,オシクルの周囲により正確な境界が生じることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6244541005112747
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI-assisted surgeries have drawn the attention of the medical image research community due to their real-world impact on improving surgery success rates. For image-guided surgeries, such as Cochlear Implants (CIs), accurate object segmentation can provide useful information for surgeons before an operation. Recently published image segmentation methods that leverage machine learning usually rely on a large number of manually predefined ground truth labels. However, it is a laborious and time-consuming task to prepare the dataset. This paper presents a novel technique using a self-supervised 3D-UNet that produces a dense deformation field between an atlas and a target image that can be used for atlas-based segmentation of the ossicles. Our results show that our method outperforms traditional image segmentation methods and generates a more accurate boundary around the ossicles based on Dice similarity coefficient and point-to-point error comparison. The mean Dice coefficient is improved by 8.51% with our proposed method.
• Abstract（参考訳）: AI支援手術は、実際の手術成功率の改善に対する影響から、医療画像研究コミュニティの注目を集めている。 コクラーインプラント(CI)のような画像ガイド下手術では、正確な物体分割が手術前に外科医に有用な情報を提供する。 最近発表された機械学習を利用した画像分割手法は、通常、多くの手動で定義された基底真理ラベルに依存している。 しかし、データセットを準備するのは手間と時間を要する作業です。 本稿では,アトラスとオシクルのアトラスに基づくセグメンテーションに使用できる対象画像との密な変形場を生成する自己教師付き3d-unetを用いた新しい手法を提案する。 その結果,本手法は従来の画像分割法を上回り,ダイス類似度係数と点間誤差の比較に基づいて,オシクル周辺のより正確な境界を生成することがわかった。 提案手法により平均ダイス係数が8.51%向上した。

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