論文の概要: MicroSegNet: A Deep Learning Approach for Prostate Segmentation on Micro-Ultrasound Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19956v1
• Date: Wed, 31 May 2023 15:42:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 15:44:56.149106
• Title: MicroSegNet: A Deep Learning Approach for Prostate Segmentation on Micro-Ultrasound Images
• Title（参考訳）: MicroSegNet: マイクロ超音波画像における前立腺分割の深層学習手法
• Authors: Hongxu Jiang, Muhammad Imran, Preethika Muralidharan, Anjali Patel, Jake Pensa, Muxuan Liang, Tarik Benidir, Joseph R. Grajo, Jason P. Joseph, Russell Terry, John Michael DiBianco, Li-Ming Su, Yuyin Zhou, Wayne G. Brisbane, and Wei Shao
• Abstract要約: マイクロ超音波(micro-US)は、従来の超音波の3.4倍の高分解能を提供する新しい29MHz超音波技術である。 前立腺の分画は前立腺体積測定、癌診断、前立腺生検、治療計画に不可欠である。 本稿では,マイクロUS画像上での高速かつ高精度な前立腺分割のための深層学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.339463639600991
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Micro-ultrasound (micro-US) is a novel 29-MHz ultrasound technique that provides 3-4 times higher resolution than traditional ultrasound, delivering comparable accuracy for diagnosing prostate cancer to MRI but at a lower cost. Accurate prostate segmentation is crucial for prostate volume measurement, cancer diagnosis, prostate biopsy, and treatment planning. This paper proposes a deep learning approach for automated, fast, and accurate prostate segmentation on micro-US images. Prostate segmentation on micro-US is challenging due to artifacts and indistinct borders between the prostate, bladder, and urethra in the midline. We introduce MicroSegNet, a multi-scale annotation-guided Transformer UNet model to address this challenge. During the training process, MicroSegNet focuses more on regions that are hard to segment (challenging regions), where expert and non-expert annotations show discrepancies. We achieve this by proposing an annotation-guided cross entropy loss that assigns larger weight to pixels in hard regions and lower weight to pixels in easy regions. We trained our model using micro-US images from 55 patients, followed by evaluation on 20 patients. Our MicroSegNet model achieved a Dice coefficient of 0.942 and a Hausdorff distance of 2.11 mm, outperforming several state-of-the-art segmentation methods, as well as three human annotators with different experience levels. We will make our code and dataset publicly available to promote transparency and collaboration in research.
• Abstract（参考訳）: マイクロ超音波(micro-US)は、従来の超音波の3.4倍の高解像度の29MHz超音波技術であり、MRIによる前立腺がんの診断に匹敵する精度を提供するが、低コストである。 正確な前立腺分画は前立腺体積測定、がん診断、前立腺生検、治療計画に不可欠である。 本稿では,マイクロus画像の自動的,高速,高精度な前立腺セグメンテーションのための深層学習手法を提案する。 前立腺と膀胱と尿道の境界が正中線にあるため、ミクロUSにおける前立腺のセグメンテーションは困難である。 本稿では,マルチスケールアノテーション誘導トランスフォーマ unet モデルである microsegnet について紹介する。 トレーニングプロセスでは、microsegnetは、専門家と非専門家のアノテーションが不一致を示す、セグメント化(分割)が難しい領域にフォーカスしている。 本研究では, ハード領域の画素に重みを割り当て, 容易領域の画素に低重みを割り当てるアノテーション誘導型クロスエントロピー損失を提案する。 55例のmicro-US画像を用いてモデルを訓練し,20例の評価を行った。 我々のMicroSegNetモデルでは、Dice係数0.942とHausdorff距離2.11mmを達成し、いくつかの最先端セグメンテーション法と、異なる経験レベルの3つのアノテータを上回りました。 コードとデータセットを公開して、研究における透明性とコラボレーションを促進するつもりです。

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