論文の概要: Structurally Different Neural Network Blocks for the Segmentation of Atrial and Aortic Perivascular Adipose Tissue in Multi-centre CT Angiography Scans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03494v2
• Date: Wed, 28 May 2025 15:54:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:49.942764
• Title: Structurally Different Neural Network Blocks for the Segmentation of Atrial and Aortic Perivascular Adipose Tissue in Multi-centre CT Angiography Scans
• Title（参考訳）: 心房・大動脈血管周囲脂肪組織分画のための多心性CTスキャンにおける構造的異なるニューラルネットワークブロック
• Authors: Ikboljon Sobirov, Cheng Xie, Muhammad Siddique, Parijat Patel, Kenneth Chan, Thomas Halborg, Christos P. Kotanidis, Zarqaish Fatima, Henry West, Sheena Thomas, Maria Lyasheva, Donna Alexander, David Adlam, Praveen Rao, Das Indrajeet, Aparna Deshpande, Amrita Bajaj, Jonathan C L Rodrigues, Benjamin J Hudson, Vivek Srivastava, George Krasopoulos, Rana Sayeed, Qiang Zhang, Pete Tomlins, Cheerag Shirodaria, Keith M. Channon, Stefan Neubauer, Charalambos Antoniades, Mohammad Yaqub,
• Abstract要約: 我々は,医療画像セグメンテーションのための機能学習を強化するために,CNNベースのブロックとSwinViTベースのブロックを置換するディープラーニングフレームワークであるLegoNetを紹介する。 これらのPVAT領域は、心血管疾患のリスクと一次臨床結果を評価する上で、予後に価値があることが示されている。 大規模なデータセット上でLegoNetを評価し、他の主要なアーキテクチャよりも優れたパフォーマンスを実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.400887076199784
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Since the emergence of convolutional neural networks (CNNs) and, later, vision transformers (ViTs), deep learning architectures have predominantly relied on identical block types with varying hyperparameters. We propose a novel block alternation strategy to leverage the complementary strengths of different architectural designs, assembling structurally distinct components similar to Lego blocks. We introduce LegoNet, a deep learning framework that alternates CNN-based and SwinViT-based blocks to enhance feature learning for medical image segmentation. We investigate three variations of LegoNet and apply this concept to a previously unexplored clinical problem: the segmentation of the internal mammary artery (IMA), aorta, and perivascular adipose tissue (PVAT) from computed tomography angiography (CTA) scans. These PVAT regions have been shown to possess prognostic value in assessing cardiovascular risk and primary clinical outcomes. We evaluate LegoNet on large datasets, achieving superior performance to other leading architectures. Furthermore, we assess the model's generalizability on external testing cohorts, where an expert clinician corrects the model's segmentations, achieving DSC > 0.90 across various external, international, and public cohorts. To further validate the model's clinical reliability, we perform intra- and inter-observer variability analysis, demonstrating strong agreement with human annotations. The proposed methodology has significant implications for diagnostic cardiovascular management and early prognosis, offering a robust, automated solution for vascular and perivascular segmentation and risk assessment in clinical practice, paving the way for personalised medicine.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やその後の視覚変換器(ViT)の出現以来、ディープラーニングアーキテクチャは、様々なハイパーパラメータを持つ同一ブロックタイプに依存してきた。 本稿では,レゴブロックと同じような構造的に異なるコンポーネントを組み立てることで,異なるアーキテクチャ設計の相補的強みを活用する,新しいブロック変更戦略を提案する。 我々は,医療画像セグメンテーションのための機能学習を強化するために,CNNベースのブロックとSwinViTベースのブロックを置換するディープラーニングフレームワークであるLegoNetを紹介する。 われわれはLegoNetの3つのバリエーションを調査し,この概念を従来未発見の臨床的問題に適用した: 内乳頭動脈(IMA),大動脈,血管周囲脂肪組織(PVAT)の分画 : CTアンギオグラフィー(CTA)スキャンによる解析。 これらのPVAT領域は、心血管疾患のリスクと一次臨床結果を評価する上で、予後に価値があることが示されている。 大規模なデータセット上でLegoNetを評価し、他の主要なアーキテクチャよりも優れたパフォーマンスを実現しています。 さらに,外的,国際的,公的なコホートに対してDSC > 0.90を達成し,専門医がモデルのセグメンテーションを補正する,外部テストコホートに対するモデルの一般化可能性を評価する。 このモデルの臨床的信頼性をさらに検証するため,本研究では,ヒトのアノテーションとの強い一致を示す,サーバ内およびサーバ間変動解析を行う。 提案法は, 心血管管理と早期予後に重要な意味を持ち, 血管および血管周囲分節に対する堅牢で自動化されたソリューションと臨床におけるリスク評価を提供し, パーソナライズド医療への道を開いた。

関連論文リスト

• CADS: A Comprehensive Anatomical Dataset and Segmentation for Whole-Body Anatomy in Computed Tomography [27.1055374364626]
  我々は,全体CTセグメント化のための異種データソースの体系的統合,標準化,ラベル付けを優先するオープンソースフレームワークであるCADSを提案する。 コアには22,022のCTボリュームの大規模なデータセットがあり、167の解剖学的構造に対する完全なアノテーションがある。 18の公開データセットと独立した実世界の病院コホートを包括的に評価することにより、SoTAアプローチに対するアドバンテージを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-29T19:58:32Z)
• Semantic Segmentation for Preoperative Planning in Transcatheter Aortic Valve Replacement [61.573750959726475]
  経カテーテル大動脈弁置換術(TAVR)の術前計画のための医療ガイドラインを考察し,セマンティックセグメンテーションモデルを用いて支援できる課題を同定する。 まず, 細粒度のTAVR関連擬似ラベルを, 粗粒度の解剖学的情報から抽出し, セグメンテーションモデルを訓練し, スキャンでこれらの構造がどれだけよく見つかるかを定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-22T13:24:45Z)
• DGSSA: Domain generalization with structural and stylistic augmentation for retinal vessel segmentation [17.396365010722423]
  網膜血管形態は糖尿病、緑内障、高血圧などの疾患の診断に重要である。 従来のセグメンテーション手法は、トレーニングとテストのデータが同様の分布を共有していると仮定する。 本稿では,網膜血管画像分割のための新しいアプローチ DGSSA を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-07T01:47:57Z)
• Preserving Cardiac Integrity: A Topology-Infused Approach to Whole Heart Segmentation [6.495726693226574]
  全心セグメンテーション(WHS)は、心臓血管疾患の診断、疾患のモニタリング、治療計画、予後をサポートする。 本稿では,深層ニューラルネットワークに統合された新しいトポロジ保存モジュールを提案する。 この実装は、学習したトポロジ保存フィールドを用いて、完全に3次元の畳み込みに基づいており、3次元のボクセルデータに対して非常に効果的である、解剖学的に妥当なセグメンテーションを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T14:32:05Z)
• Architecture Analysis and Benchmarking of 3D U-shaped Deep Learning Models for Thoracic Anatomical Segmentation [0.8897689150430447]
  3次元U型モデルの変種に対する最初の系統的ベンチマーク研究を行う。 本研究では,異なる注意機構,解像度ステージ数,ネットワーク構成がセグメンテーション精度および計算複雑性に与える影響について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T17:43:02Z)
• Unlocking the Heart Using Adaptive Locked Agnostic Networks [4.613517417540153]
  医用画像アプリケーションのためのディープラーニングモデルの教師付きトレーニングには、かなりの量のラベル付きデータが必要である。 この制限に対処するため、Adaptive Locked Agnostic Network (ALAN)を導入する。 ALANは、大きなバックボーンモデルを用いて、堅牢なセマンティック・セグメンテーションを生成する自己教師付き視覚特徴抽出を含む。 自監督型背骨モデルでは, 心臓の解剖学的部分領域を円錐四面体視で強く同定することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-21T09:06:36Z)
• The effect of data augmentation and 3D-CNN depth on Alzheimer's Disease detection [51.697248252191265]
  この研究は、データハンドリング、実験設計、モデル評価に関するベストプラクティスを要約し、厳密に観察する。 我々は、アルツハイマー病(AD)の検出に焦点を当て、医療における課題のパラダイム的な例として機能する。 このフレームワークでは,3つの異なるデータ拡張戦略と5つの異なる3D CNNアーキテクチャを考慮し,予測15モデルを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T10:40:41Z)
• Reliable Joint Segmentation of Retinal Edema Lesions in OCT Images [55.83984261827332]
  本稿では,信頼性の高いマルチスケールウェーブレットエンハンストランスネットワークを提案する。 本研究では,ウェーブレット型特徴抽出器ネットワークとマルチスケール変圧器モジュールを統合したセグメンテーションバックボーンを開発した。 提案手法は,他の最先端セグメンテーション手法と比較して信頼性の高いセグメンテーション精度を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-01T07:32:56Z)
• Prompt Tuning for Parameter-efficient Medical Image Segmentation [79.09285179181225]
  2つの医用画像データセットのセマンティックセグメンテーションにパラメータ効率が良いが効果的な適応を実現するために,いくつかのコントリビューションを提案し,検討する。 我々はこのアーキテクチャを、オンライン生成プロトタイプへの割り当てに基づく専用密集型セルフスーパービジョンスキームで事前訓練する。 得られたニューラルネットワークモデルにより、完全に微調整されたモデルとパラメータに適応したモデルとのギャップを緩和できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-16T21:55:05Z)
• Affinity Feature Strengthening for Accurate, Complete and Robust Vessel Segmentation [48.638327652506284]
  血管セグメンテーションは、冠動脈狭窄、網膜血管疾患、脳動脈瘤などの多くの医学的応用において重要である。 コントラストに敏感なマルチスケールアフィニティアプローチを用いて,幾何学的手法と画素単位のセグメンテーション特徴を連成的にモデル化する新しいアプローチであるAFNを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-12T05:39:17Z)
• IterMiUnet: A lightweight architecture for automatic blood vessel segmentation [10.538564380139483]
  本稿では,新しい軽量畳み込み型セグメンテーションモデルであるIterMiUnetを提案する。 MiUnetモデルのエンコーダ・デコーダ構造を組み込むことで、その非常にパラメトリズドな性質を克服する。 提案モデルは,多くの疾患の早期診断のためのツールとして活用される可能性が大きい。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-02T14:33:14Z)
• Med-DANet: Dynamic Architecture Network for Efficient Medical Volumetric Segmentation [13.158995287578316]
  我々は,Med-DANetという動的アーキテクチャネットワークを提案し,効率的な精度と効率のトレードオフを実現する。 入力された3次元MRIボリュームのスライス毎に,提案手法は決定ネットワークによってスライス固有の決定を学習する。 提案手法は, 従来の3次元MRI脳腫瘍セグメント化法と比較して, 同等あるいは良好な結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-14T03:25:58Z)
• Automatic size and pose homogenization with spatial transformer network to improve and accelerate pediatric segmentation [51.916106055115755]
  空間変換器ネットワーク(STN)を利用することにより、ポーズとスケール不変の新たなCNNアーキテクチャを提案する。 私たちのアーキテクチャは、トレーニング中に一緒に見積もられる3つのシーケンシャルモジュールで構成されています。 腹部CTスキャナーを用いた腎および腎腫瘍の分節法について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-06T14:50:03Z)
• Multi-class probabilistic atlas-based whole heart segmentation method in cardiac CT and MRI [4.144197343838299]
  本稿では,非剛性登録に基づく確率的アトラスを用いたマルチクラス全心セグメンテーションの枠組みを提案する。 また,高い到達可能な相互情報を得るためのマルチレゾリューション戦略を利用した非剛性登録パイプラインを提案する。 提案手法は,CTスキャンにおいて平均ボリュームオーバーラップ誤差が14.5 % であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-03T01:02:09Z)
• Few-shot Medical Image Segmentation using a Global Correlation Network with Discriminative Embedding [60.89561661441736]
  医療画像分割のための新しい手法を提案する。 深層畳み込みネットワークを用いた数ショット画像セグメンタを構築します。 深層埋め込みの識別性を高め,同一クラスの特徴領域のクラスタリングを促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T04:01:07Z)
• Weakly Supervised 3D Classification of Chest CT using Aggregated Multi-Resolution Deep Segmentation Features [5.938730586521215]
  CT画像の病巣分類は, 症例レベルのアノテーションが原因で, 局所性に乏しい。 マルチレゾリューション・セグメンテーション・フィーチャーマップを用いて学習した意味構造概念を活用する医療分類器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-31T00:16:53Z)
• Rethinking the Extraction and Interaction of Multi-Scale Features for Vessel Segmentation [53.187152856583396]
  網膜血管と主要動脈を2次元基底画像と3次元CTアンギオグラフィー(CTA)スキャンで分割する,PC-Netと呼ばれる新しいディープラーニングモデルを提案する。 PC-Netでは、ピラミッド圧縮励起(PSE)モジュールが各畳み込みブロックに空間情報を導入し、より効果的なマルチスケール特徴を抽出する能力を高めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-09T08:22:54Z)
• DONet: Dual Objective Networks for Skin Lesion Segmentation [77.9806410198298]
  本稿では,皮膚病変のセグメンテーションを改善するために,Dual Objective Networks (DONet) という,シンプルで効果的なフレームワークを提案する。 我々のDONetは2つの対称デコーダを採用し、異なる目標に近づくための異なる予測を生成する。 皮膚内視鏡画像における多種多様な病変のスケールと形状の課題に対処するために,再帰的コンテキスト符号化モジュール(RCEM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-19T06:02:46Z)
• Modelling the Distribution of 3D Brain MRI using a 2D Slice VAE [66.63629641650572]
  本研究では,2次元スライスVAEとガウスモデルを組み合わせた3次元MR脳の体積分布をモデル化する手法を提案する。 また,本研究では,脳解剖学に適合するセグメンテーションの精度を定量的に評価する新たなボリューム評価手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-09T13:23:15Z)
• Ensemble Transfer Learning for the Prediction of Anti-Cancer Drug Response [49.86828302591469]
  本稿では,抗がん剤感受性の予測にトランスファーラーニングを適用した。 我々は、ソースデータセット上で予測モデルをトレーニングし、ターゲットデータセット上でそれを洗練する古典的な転送学習フレームワークを適用した。 アンサンブル転送学習パイプラインは、LightGBMと異なるアーキテクチャを持つ2つのディープニューラルネットワーク(DNN)モデルを使用して実装されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-13T20:29:48Z)
• A Global Benchmark of Algorithms for Segmenting Late Gadolinium-Enhanced Cardiac Magnetic Resonance Imaging [90.29017019187282]
  現在世界最大の心臓LGE-MRIデータセットである154個の3D LGE-MRIを用いた「2018 left Atrium Challenge」。 技術および生物学的指標を用いた提案アルゴリズムの解析を行った。 その結果, 最上部法は93.2%, 平均表面は0.7mmであった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-26T08:49:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。