論文の概要: MSKdeX: Musculoskeletal (MSK) decomposition from an X-ray image for fine-grained estimation of lean muscle mass and muscle volume

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19920v2
• Date: Fri, 21 Jul 2023 11:27:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-24 15:51:01.240732
• Title: MSKdeX: Musculoskeletal (MSK) decomposition from an X-ray image for fine-grained estimation of lean muscle mass and muscle volume
• Title（参考訳）: MSKdeX:筋骨格(MSK)のX線像からの分解による筋量および筋容積の微粒化評価
• Authors: Yi Gu, Yoshito Otake, Keisuke Uemura, Masaki Takao, Mazen Soufi, Yuta Hiasa, Hugues Talbot, Seiji Okata, Nobuhiko Sugano, Yoshinobu Sato
• Abstract要約: サルコペン症や骨粗しょう症などの筋骨格疾患は、加齢に伴う健康にとって大きな障害である。 そこで本研究では,原X線像,低コスト,低放射能,高アクセス性画像モダリティから微細な筋肉特性を推定する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1294076116231455
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Musculoskeletal diseases such as sarcopenia and osteoporosis are major obstacles to health during aging. Although dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) and computed tomography (CT) can be used to evaluate musculoskeletal conditions, frequent monitoring is difficult due to the cost and accessibility (as well as high radiation exposure in the case of CT). We propose a method (named MSKdeX) to estimate fine-grained muscle properties from a plain X-ray image, a low-cost, low-radiation, and highly accessible imaging modality, through musculoskeletal decomposition leveraging fine-grained segmentation in CT. We train a multi-channel quantitative image translation model to decompose an X-ray image into projections of CT of individual muscles to infer the lean muscle mass and muscle volume. We propose the object-wise intensity-sum loss, a simple yet surprisingly effective metric invariant to muscle deformation and projection direction, utilizing information in CT and X-ray images collected from the same patient. While our method is basically an unpaired image-to-image translation, we also exploit the nature of the bone's rigidity, which provides the paired data through 2D-3D rigid registration, adding strong pixel-wise supervision in unpaired training. Through the evaluation using a 539-patient dataset, we showed that the proposed method significantly outperformed conventional methods. The average Pearson correlation coefficient between the predicted and CT-derived ground truth metrics was increased from 0.460 to 0.863. We believe our method opened up a new musculoskeletal diagnosis method and has the potential to be extended to broader applications in multi-channel quantitative image translation tasks. Our source code will be released soon.
• Abstract（参考訳）: サルコペンタニアやオステオポローシスなどの筋骨格疾患は加齢に伴う健康への大きな障害である。 dxa (d-energy x-ray absorptiometry) とct (ct) は筋骨格状態の評価に使用できるが、コストやアクセシビリティ(ctでは高放射線曝露)のため、頻繁な監視は困難である。 我々は,ctの細粒化を利用した筋骨格の分解を通じて,単純x線画像,低コスト,低放射能,高可視性から細粒度の筋特性を推定する手法(mskdex)を提案する。 本研究では,マルチチャネル定量的画像変換モデルを訓練し,x線像を個々の筋のct像に分解し,筋量と筋容積を推定する。 本研究は,同じ患者から収集したct画像とx線画像の情報を活用し,筋変形と投射方向に対する単純かつ驚くほど有効な測定値である物体方向強度-サム損失を提案する。 本手法は基本的に不対画像変換であるが, 骨の剛性も活用し, 2次元3次元剛性登録によるデータ提供を行い, アンペアトレーニングにおける画素単位の強い監督を行う。 539例の患者データを用いた評価により,提案法が従来の方法を大きく上回ることを示した。 予測値とct由来の基底真理指標の平均ピアソン相関係数は0.460から0.863に増加した。 本手法は,新しい筋骨格診断法を開拓し,多チャンネル定量的画像翻訳タスクに広く応用できる可能性が示唆された。 ソースコードはもうすぐリリースされます。

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