論文の概要: Airway Label Prediction in Video Bronchoscopy: Capturing Temporal Dependencies Utilizing Anatomical Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08318v1
• Date: Mon, 17 Jul 2023 08:26:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 14:14:41.508569
• Title: Airway Label Prediction in Video Bronchoscopy: Capturing Temporal Dependencies Utilizing Anatomical Knowledge
• Title（参考訳）: ビデオ気管支鏡における気道ラベル予測:解剖学的知識を用いた時間依存性の把握
• Authors: Ron Keuth, Mattias Heinrich, Martin Eichenlaub and Marian Himstedt
• Abstract要約: 本稿では,気管支鏡画像データのみを取り入れたナビゲーションガイダンスについて述べる。 気道樹の解剖学的制約を最大限に活用する。 我々は、個々のフレームに基づく分類において、0.81と比較して、最大0.98まで精度を向上することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Purpose: Navigation guidance is a key requirement for a multitude of lung interventions using video bronchoscopy. State-of-the-art solutions focus on lung biopsies using electromagnetic tracking and intraoperative image registration w.r.t. preoperative CT scans for guidance. The requirement of patient-specific CT scans hampers the utilisation of navigation guidance for other applications such as intensive care units. Methods: This paper addresses navigation guidance solely incorporating bronchosopy video data. In contrast to state-of-the-art approaches we entirely omit the use of electromagnetic tracking and patient-specific CT scans. Guidance is enabled by means of topological bronchoscope localization w.r.t. an interpatient airway model. Particularly, we take maximally advantage of anatomical constraints of airway trees being sequentially traversed. This is realized by incorporating sequences of CNN-based airway likelihoods into a Hidden Markov Model. Results: Our approach is evaluated based on multiple experiments inside a lung phantom model. With the consideration of temporal context and use of anatomical knowledge for regularization, we are able to improve the accuracy up to to 0.98 compared to 0.81 (weighted F1: 0.98 compared to 0.81) for a classification based on individual frames. Conclusion: We combine CNN-based single image classification of airway segments with anatomical constraints and temporal HMM-based inference for the first time. Our approach renders vision-only guidance for bronchoscopy interventions in the absence of electromagnetic tracking and patient-specific CT scans possible.
• Abstract（参考訳）: 目的: ビデオ気管支鏡を用いた多彩な肺介入は, ナビゲーション指導が重要な要件である。 現状の解決策は、電磁的追跡と術中画像登録による肺生検に焦点を当てている。 患者固有のCTスキャンの要件は、集中治療装置などの他の用途のナビゲーションガイダンスの利用を妨げている。 方法: bronchosopyビデオデータのみを組み込んだナビゲーションガイダンスについて述べる。 最先端のアプローチとは対照的に、電磁的追跡と患者固有のCTスキャンの使用を完全に省略する。 患者間気道モデルを用いたトポロジカル気管支鏡の局所化により誘導が可能となる。 特に,気道木が順次横切るという解剖学的制約を最大限に活用する。 これはcnnベースの気道確率のシーケンスを隠れマルコフモデルに組み込むことによって実現される。 結果: 本手法は肺ファントムモデル内の複数の実験に基づいて評価した。 時間的文脈を考慮し、解剖学的知識を正規化に利用することにより、個々のフレームに基づく分類において、0.81(重み付きF1:0.98)と比較して0.98まで精度を向上することができる。 結論:cnnに基づく気道セグメントの単一画像分類と解剖学的制約と時間hmmに基づく推論を初めて組み合わせた。 本手法は, 患者固有のctスキャンを必要とせず, 気管支鏡の介入に対して視覚のみの指導を行う。

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