論文の概要: Towards Unifying Anatomy Segmentation: Automated Generation of a Full-body CT Dataset via Knowledge Aggregation and Anatomical Guidelines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13375v1
• Date: Tue, 25 Jul 2023 09:48:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 17:35:12.465805
• Title: Towards Unifying Anatomy Segmentation: Automated Generation of a Full-body CT Dataset via Knowledge Aggregation and Anatomical Guidelines
• Title（参考訳）: 解剖分類の統一に向けて:知識集約と解剖ガイドラインによる全身CTデータセットの自動生成
• Authors: Alexander Jaus, Constantin Seibold, Kelsey Hermann, Alexandra Walter, Kristina Giske, Johannes Haubold, Jens Kleesiek, Rainer Stiefelhagen
• Abstract要約: 我々は533巻のボクセルレベルのラベルを142ドル(約1万2000円)で、全身CTスキャンのデータセットを作成し、解剖学的包括的カバレッジを提供する。 提案手法はラベル集約段階において手作業によるアノテーションに依存しない。 我々はCTデータに142ドルの解剖学的構造を予測できる統一解剖学的セグメンテーションモデルをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.08940153125616
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, we present a method for generating automated anatomy segmentation datasets using a sequential process that involves nnU-Net-based pseudo-labeling and anatomy-guided pseudo-label refinement. By combining various fragmented knowledge bases, we generate a dataset of whole-body CT scans with $142$ voxel-level labels for 533 volumes providing comprehensive anatomical coverage which experts have approved. Our proposed procedure does not rely on manual annotation during the label aggregation stage. We examine its plausibility and usefulness using three complementary checks: Human expert evaluation which approved the dataset, a Deep Learning usefulness benchmark on the BTCV dataset in which we achieve 85% dice score without using its training dataset, and medical validity checks. This evaluation procedure combines scalable automated checks with labor-intensive high-quality expert checks. Besides the dataset, we release our trained unified anatomical segmentation model capable of predicting $142$ anatomical structures on CT data.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,nnu-netに基づく擬似ラベル処理と解剖ガイド付き擬似ラベル改良を含むシーケンシャルプロセスを用いて,自動的に解剖学的セグメント化データセットを生成する手法を提案する。 様々な断片化された知識ベースを組み合わせることで、専門家が承認した包括的な解剖学的カバレッジを提供する533巻のボクセルレベルラベルを含む全身ctスキャンのデータセットを生成する。 提案手法はラベル集約段階において手作業によるアノテーションに依存しない。 データセットを承認した人間エキスパート評価,トレーニングデータセットを使用せずに85%のdiceスコアを達成したbtcvデータセットのディープラーニングの有用性ベンチマーク,医学的妥当性チェックの3つの補完的チェックを用いて,その信頼性と有用性について検討した。 この評価手法は、スケーラブルな自動チェックと労働集約的な高品質なエキスパートチェックを組み合わせる。 データセットの他に,CTデータ上に142ドルの解剖学的構造を予測できる統一解剖学的セグメンテーションモデルもリリースした。

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