論文の概要: DIAS: A Comprehensive Dataset and Benchmark for Intracranial Artery Segmentation in DSA sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12153v2
• Date: Tue, 12 Dec 2023 11:33:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 20:04:55.379172
• Title: DIAS: A Comprehensive Dataset and Benchmark for Intracranial Artery Segmentation in DSA sequences
• Title（参考訳）: DIAS: DSAシークエンスにおける頭蓋内動脈セグメンテーションのための包括的データセットとベンチマーク
• Authors: Wentao Liu, Tong Tian, Lemeng Wang, Weijin Xu, Haoyuan Li, Wenyi Zhao, Siyu Tian, Xipeng Pan, Huihua Yang, Feng Gao, Yiming Deng, and Ruisheng Su
• Abstract要約: デジタルサブトラクション(DSA)は,病変血管構築を検査するための金の基準として広く認められている。 DSAにおける頭蓋内動脈(IA)の自動分節は血管形態の定量化に重要である。 本稿では,DSAシークエンスにおけるIAセグメンテーションのためのデータセットであるDIASを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.929518394069005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Digital subtraction angiography (DSA) is universally acknowledged as the gold standard for examining lesion angioarchitecture, elucidating arterial blood supply dynamics, and guiding endovascular interventions. The automatic segmentation of intracranial arteries (IA) in DSA, which is pivotal for quantifying vascular morphology, plays an essential role in computer-assisted stroke research and clinical practices. Nevertheless, research in this specific domain remains constrained, primarily owing to the unavailability of publicly datasets for IA segmentation within the research community. Currently, the predominant focus of methodologies lies in the segmentation of single-frame DSA using in-house datasets. These methods, limited by the partial inclusion of contrast in single-frame DSA, encounters challenges in rendering a precise representation of vascular structures. In this paper, we introduces DIAS, a dataset specifically developed for IA segmentation in DSA sequences. A comprehensive benchmark has been established for evaluating DIAS, covering fully, weakly, and semi-supervised segmentation methods. Specifically, we propose a vessel sequence segmentation network that captures the spatiotemporal representation of intravascular contrast for segmenting vessels in DSA sequences. For weakly-supervised learning, we propose a novel scribble learning-based image segmentation framework, incorporating both scribble supervision and consistency regularization. Furthermore, we introduce a random patch-based self-training framework that harnesses unlabeled DSA sequences to improve segmentation performance. Our extensive experiments on the DIAS dataset demonstrate the effectiveness of these methods as potential baselines for future research and clinical applications.
• Abstract（参考訳）: digital subtraction angiography (dsa) は病変血管構築、動脈血行動態の解明、血管内インターベンションの誘導のためのゴールドスタンダードとして広く認められている。 血管形態の定量化に重要なDSAにおける頭蓋内動脈の自動分節は、コンピュータ支援脳卒中研究や臨床実践において重要な役割を担っている。 しかしながら、この特定の領域の研究は、主に研究コミュニティ内でIAセグメンテーションのための公開データセットが利用できないため、制約が残っている。 現在、方法論の主な焦点は、社内データセットを使用した単一フレームDSAのセグメンテーションにある。 これらの方法は、単一フレームdsaにおけるコントラストの部分的包含によって制限され、血管構造を正確に表現する上での課題に直面する。 本稿では,DSAシークエンスにおけるIAセグメンテーションのためのデータセットであるDIASを紹介する。 DIASを評価するための総合的なベンチマークが確立されており、完全に、弱く、半教師付きセグメンテーション手法を網羅している。 具体的には, dsa配列における血管内コントラストの時空間的表現をキャプチャする血管配列分割ネットワークを提案する。 弱教師付き学習のために,scribble監督と一貫性規則化の両方を組み込んだ新しいscribble learningベースの画像セグメンテーションフレームワークを提案する。 さらに,ラベルなしのdsaシーケンスを利用してセグメンテーション性能を向上させるランダムパッチベースの自己学習フレームワークを提案する。 DIASデータセットに関する広範な実験により,これらの手法が今後の研究および臨床応用の基盤となる可能性を示す。

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