論文の概要: Cascaded multitask U-Net using topological loss for vessel segmentation and centerline extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11603v1
• Date: Fri, 21 Jul 2023 14:12:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-24 12:26:12.401425
• Title: Cascaded multitask U-Net using topological loss for vessel segmentation and centerline extraction
• Title（参考訳）: 血管分割と中心線抽出のためのトポロジ的損失を用いたカスケードマルチタスクU-Net
• Authors: Pierre Roug\'e, Nicolas Passat, Odyss\'ee Merveille
• Abstract要約: 本稿では,血管骨格をセグメント化から直接計算するU-Netによるソフトスケルトンアルゴリズムの置き換えを提案する。 セグメンテーション中にトポロジ的制約を埋め込むために、clDice損失をトレーニングしたカスケードU-Netをこのネットワーク上に構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1524868704559585
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vessel segmentation and centerline extraction are two crucial preliminary tasks for many computer-aided diagnosis tools dealing with vascular diseases. Recently, deep-learning based methods have been widely applied to these tasks. However, classic deep-learning approaches struggle to capture the complex geometry and specific topology of vascular networks, which is of the utmost importance in most applications. To overcome these limitations, the clDice loss, a topological loss that focuses on the vessel centerlines, has been recently proposed. This loss requires computing, with a proposed soft-skeleton algorithm, the skeletons of both the ground truth and the predicted segmentation. However, the soft-skeleton algorithm provides suboptimal results on 3D images, which makes the clDice hardly suitable on 3D images. In this paper, we propose to replace the soft-skeleton algorithm by a U-Net which computes the vascular skeleton directly from the segmentation. We show that our method provides more accurate skeletons than the soft-skeleton algorithm. We then build upon this network a cascaded U-Net trained with the clDice loss to embed topological constraints during the segmentation. The resulting model is able to predict both the vessel segmentation and centerlines with a more accurate topology.
• Abstract（参考訳）: 血管のセグメンテーションと中心線抽出は、血管疾患を扱う多くのコンピュータ支援診断ツールにとって重要な2つの予備課題である。 近年,これらの課題に対してディープラーニングに基づく手法が広く適用されている。 しかし、古典的なディープラーニングアプローチは、ほとんどのアプリケーションで最も重要な、血管ネットワークの複雑な幾何学と特定のトポロジーを捉えるのに苦労している。 これらの制限を克服するため、船舶中心に焦点をあてたトポロジカルな損失であるclDice損失が最近提案されている。 この損失は計算を必要とし、提案されたソフトスケルトンアルゴリズムでは、基底真理と予測セグメンテーションの両方の骨格が必要とされる。 しかし,ソフトスケルトンアルゴリズムは3次元画像に準最適結果を与えるため,clDiceは3次元画像にはほとんど適さない。 本稿では,血管骨格を直接セグメント化から計算するU-Netによるソフトスケルトンアルゴリズムの置き換えを提案する。 本手法はソフトスケルトンアルゴリズムよりも正確な骨格を提供することを示す。 次に、このネットワーク上に、セグメンテーション中にトポロジ的制約を埋め込むためにclDice損失をトレーニングしたカスケードU-Netを構築します。 結果として得られたモデルは、より正確なトポロジーで容器のセグメンテーションと中心線の両方を予測できる。

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