論文の概要: Improving Automated Hemorrhage Detection in Sparse-view Computed
Tomography via Deep Convolutional Neural Network based Artifact Reduction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09340v1
- Date: Thu, 16 Mar 2023 14:21:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-17 15:24:29.851834
- Title: Improving Automated Hemorrhage Detection in Sparse-view Computed
Tomography via Deep Convolutional Neural Network based Artifact Reduction
- Title（参考訳）: deep convolutional neural network based artifact reductionによるsparse-view ctによる出血自動検出の改善
- Authors: Johannes Thalhammer, Manuel Schultheiss, Tina Dorosti, Tobias Lasser,
Franz Pfeiffer, Daniela Pfeiffer, Florian Schaff
- Abstract要約: 頭蓋内出血は急速かつ頻繁な治療を必要とする深刻な健康上の問題を引き起こす。
本研究では, スパースビューCCTからのアーティファクトの削減にU-Netアーキテクチャを用い, スパースビューからの完全サンプル再構成を予測した。
我々は, 出血分類畳み込みニューラルネットワークを用いて, 予測されたCCTの出血検出能を評価し, 出血のサブタイプを同定し分類するために, 完全サンプルCCTを用いて訓練を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.109026802238838
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Intracranial hemorrhage poses a serious health problem requiring rapid and
often intensive medical treatment. For diagnosis, a Cranial Computed Tomography
(CCT) scan is usually performed. However, the increased health risk caused by
radiation is a concern. The most important strategy to reduce this potential
risk is to keep the radiation dose as low as possible and consistent with the
diagnostic task. Sparse-view CT can be an effective strategy to reduce dose by
reducing the total number of views acquired, albeit at the expense of image
quality. In this work, we use a U-Net architecture to reduce artifacts from
sparse-view CCTs, predicting fully sampled reconstructions from sparse-view
ones. We evaluate the hemorrhage detectability in the predicted CCTs with a
hemorrhage classification convolutional neural network, trained on fully
sampled CCTs to detect and classify different sub-types of hemorrhages. Our
results suggest that the automated classification and detection accuracy of
hemorrhages in sparse-view CCTs can be improved substantially by the U-Net.
This demonstrates the feasibility of rapid automated hemorrhage detection on
low-dose CT data to assist radiologists in routine clinical practice.
- Abstract（参考訳）: 頭蓋内出血は、迅速かつ頻繁な治療を必要とする深刻な健康問題を引き起こす。
診断には頭蓋骨CT(Cranial Computed Tomography, CCT)が用いられる。
しかし、放射線による健康リスクの増加が懸念されている。
この潜在的なリスクを減らすための最も重要な戦略は、放射線線量を最小限に抑え、診断タスクと整合させることである。
スパースビューCTは、画像の品質を犠牲にしながら、取得したビューの総数を減らし、線量を削減する効果的な方法である。
本研究では, スパースビューCCTからのアーティファクトの削減にU-Netアーキテクチャを用い, スパースビューからの完全サンプル再構成を予測する。
出血分類畳み込みニューラルネットワークを用いて予測したcctの出血検出能を評価し, 完全サンプリングcctで訓練し, 異なるサブタイプの出血を検出・分類した。
スパースビューCTにおける出血の自動分類と検出精度は,U-Netにより大幅に向上することが示唆された。
これにより,低用量ctデータを用いた迅速自動出血検出が,日常臨床における放射線科医の補助に有用であることが示された。
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