論文の概要: Development of pericardial fat count images using a combination of three different deep-learning models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12316v1
• Date: Sun, 23 Jul 2023 12:57:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 16:40:13.584359
• Title: Development of pericardial fat count images using a combination of three different deep-learning models
• Title（参考訳）: 3つの異なるディープラーニングモデルを組み合わせた心膜脂肪数画像の開発
• Authors: Takaaki Matsunaga, Atsushi Kono, Hidetoshi Matsuo, Kaoru Kitagawab, Mizuho Nishio, Hiromi Hashimura, Yu Izawa, Takayoshi Toba, Kazuki Ishikawab, Akie Katsuki, Kazuyuki Ohmura, Takamichi Murakami
• Abstract要約: 冠動脈CTを施行した269例について検討した。 CXRから心膜脂肪数画像(PFCI)を生成するために,CycleGANを含む3つの異なるディープラーニングモデルが提案された。 提案手法との比較のために,CXRからPFCIを生成するために,CycleGANをベースとした単一モデルを用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Rationale and Objectives: Pericardial fat (PF), the thoracic visceral fat surrounding the heart, promotes the development of coronary artery disease by inducing inflammation of the coronary arteries. For evaluating PF, this study aimed to generate pericardial fat count images (PFCIs) from chest radiographs (CXRs) using a dedicated deep-learning model. Materials and Methods: The data of 269 consecutive patients who underwent coronary computed tomography (CT) were reviewed. Patients with metal implants, pleural effusion, history of thoracic surgery, or that of malignancy were excluded. Thus, the data of 191 patients were used. PFCIs were generated from the projection of three-dimensional CT images, where fat accumulation was represented by a high pixel value. Three different deep-learning models, including CycleGAN, were combined in the proposed method to generate PFCIs from CXRs. A single CycleGAN-based model was used to generate PFCIs from CXRs for comparison with the proposed method. To evaluate the image quality of the generated PFCIs, structural similarity index measure (SSIM), mean squared error (MSE), and mean absolute error (MAE) of (i) the PFCI generated using the proposed method and (ii) the PFCI generated using the single model were compared. Results: The mean SSIM, MSE, and MAE were as follows: 0.856, 0.0128, and 0.0357, respectively, for the proposed model; and 0.762, 0.0198, and 0.0504, respectively, for the single CycleGAN-based model. Conclusion: PFCIs generated from CXRs with the proposed model showed better performance than those with the single model. PFCI evaluation without CT may be possible with the proposed method.
• Abstract（参考訳）: Rationale and Objectives: 心臓を囲む胸部内臓脂肪である心膜脂肪(PF)は、冠動脈の炎症を誘発することにより、冠動脈疾患の発生を促進する。 本研究の目的は,胸部X線写真(CXR)から心膜脂肪数画像(PFCI)を専用のディープラーニングモデルを用いて生成することであった。 資料と方法:冠動脈ctを施行した269例について検討した。 金属インプラント,胸水,胸腔内手術歴,悪性腫瘍は除外された。 対象は191例であった。 PFCIは3次元CT像の投影から生成され, 脂肪蓄積は高ピクセル値で表現された。 CXRからPFCIを生成するために,CycleGANを含む3つの異なるディープラーニングモデルを組み合わせた。 提案手法との比較のために,CXRからPFCIを生成するために,CycleGANをベースとした単一モデルを用いた。 生成されたPFCIの画像品質、構造類似度指標(SSIM)、平均二乗誤差(MSE)、平均絶対誤差(MAE)を評価する。 i)提案手法を用いて生成されたPFCI及び (II) 単一モデルを用いて生成されたPFCIを比較した。 結果: 平均SSIM, MSE, MAEはそれぞれ0.856, 0.0128, 0.0357, それぞれ0.762, 0.0198, 0.0504であった。 結論: 提案モデルを用いてCXRから生成されたPFCIは, 単一モデルよりも優れた性能を示した。 提案手法ではCTのないPFCI評価が可能である。

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