論文の概要: Attention-based CT Scan Interpolation for Lesion Segmentation of Colorectal Liver Metastases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15932v1
• Date: Wed, 30 Aug 2023 10:21:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 13:43:56.162842
• Title: Attention-based CT Scan Interpolation for Lesion Segmentation of Colorectal Liver Metastases
• Title（参考訳）: 大腸癌肝転移病変に対するアテンションベースのCTスキャン補間
• Authors: Mohammad Hamghalam, Richard K. G. Do, and Amber L. Simpson
• Abstract要約: 大腸癌 (CRLM) に共通する小肝病変は, 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) セグメンテーションモデルでは困難である。 我々は,CTスキャンにおける連続3重スライスから中間スライスを生成する,教師なしアテンションベースモデルを提案する。 モデルの出力は元の入力スライスと一致し、2つの最先端3Dセグメンテーションパイプラインにおけるセグメンテーション性能を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.680862925538592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Small liver lesions common to colorectal liver metastases (CRLMs) are challenging for convolutional neural network (CNN) segmentation models, especially when we have a wide range of slice thicknesses in the computed tomography (CT) scans. Slice thickness of CT images may vary by clinical indication. For example, thinner slices are used for presurgical planning when fine anatomic details of small vessels are required. While keeping the effective radiation dose in patients as low as possible, various slice thicknesses are employed in CRLMs due to their limitations. However, differences in slice thickness across CTs lead to significant performance degradation in CT segmentation models based on CNNs. This paper proposes a novel unsupervised attention-based interpolation model to generate intermediate slices from consecutive triplet slices in CT scans. We integrate segmentation loss during the interpolation model's training to leverage segmentation labels in existing slices to generate middle ones. Unlike common interpolation techniques in CT volumes, our model highlights the regions of interest (liver and lesions) inside the abdominal CT scans in the interpolated slice. Moreover, our model's outputs are consistent with the original input slices while increasing the segmentation performance in two cutting-edge 3D segmentation pipelines. We tested the proposed model on the CRLM dataset to upsample subjects with thick slices and create isotropic volume for our segmentation model. The produced isotropic dataset increases the Dice score in the segmentation of lesions and outperforms other interpolation approaches in terms of interpolation metrics.
• Abstract（参考訳）: 大腸肝転移(CRLM)に共通する小さな肝病変は,特にCTスキャンにおいて広範囲のスライス厚を有する場合,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)セグメンテーションモデルでは困難である。 CT画像のスライス厚は臨床所見によって異なる場合がある。 例えば、小血管の微細な解剖学的詳細が必要な場合、より細いスライスを用いる。 患者に対する効果的な放射線線量を維持する一方で、その限界のために様々なスライス厚がCRLMに使用されている。 しかし,CT間のスライス厚の違いは,CNNに基づくCTセグメント化モデルの性能低下を招いた。 本稿では,ctスキャンで連続するトリプレットスライスから中間スライスを生成するための教師なし注意に基づく補間モデルを提案する。 補間モデルのトレーニング中にセグメンテーション損失を統合し、既存のスライス中のセグメンテーションラベルを利用して中間スライスを生成する。 CTボリュームの一般的な補間法とは異なり、本モデルは補間スライス中の腹部CTスキャンの関心領域(脂肪と病変)を強調している。 さらに, モデルの出力は, 2つの切削エッジ3次元セグメンテーションパイプラインにおけるセグメンテーション性能を高めつつ, 元の入力スライスと一致している。 提案したモデルをCRLMデータセット上でテストし,被検体を厚いスライスでサンプリングし,セグメンテーションモデルのための等方体積を生成する。 生成された等方性データセットは、病変のセグメンテーションにおけるdiceスコアを増加させ、補間メトリックスの観点から他の補間アプローチを上回る。

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