論文の概要: Robust deep labeling of radiological emphysema subtypes using squeeze and excitation convolutional neural networks: The MESA Lung and SPIROMICS Studies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00257v1
• Date: Fri, 1 Mar 2024 03:45:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 18:27:37.727679
• Title: Robust deep labeling of radiological emphysema subtypes using squeeze and excitation convolutional neural networks: The MESA Lung and SPIROMICS Studies
• Title（参考訳）: 圧迫・励起畳み込みニューラルネットワークを用いた放射線気腫サブタイプのロバストディープラベリング:MESA LungとSPIROMICS研究
• Authors: Artur Wysoczanski, Nabil Ettehadi, Soroush Arabshahi, Yifei Sun, Karen Hinkley Stukovsky, Karol E. Watson, MeiLan K. Han, Erin D Michos, Alejandro P. Comellas, Eric A. Hoffman, Andrew F. Laine, R. Graham Barr, and Elsa D. Angelini
• Abstract要約: 肺気腫は進行性で不可逆的な肺組織喪失である。 最近の研究は、肺CTにおける空間的インフォームド肺テクスチャパターン(ss)の教師なし学習につながっている。 肺CT上のss CNNとCTESの教師あり分類のための3次元圧縮・励起モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.200556207264974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pulmonary emphysema, the progressive, irreversible loss of lung tissue, is conventionally categorized into three subtypes identifiable on pathology and on lung computed tomography (CT) images. Recent work has led to the unsupervised learning of ten spatially-informed lung texture patterns (sLTPs) on lung CT, representing distinct patterns of emphysematous lung parenchyma based on both textural appearance and spatial location within the lung, and which aggregate into 6 robust and reproducible CT Emphysema Subtypes (CTES). Existing methods for sLTP segmentation, however, are slow and highly sensitive to changes in CT acquisition protocol. In this work, we present a robust 3-D squeeze-and-excitation CNN for supervised classification of sLTPs and CTES on lung CT. Our results demonstrate that this model achieves accurate and reproducible sLTP segmentation on lung CTscans, across two independent cohorts and independently of scanner manufacturer and model.
• Abstract（参考訳）: 肺気腫は進行性で可逆的な肺組織の消失であり、病理組織と肺ct画像で識別できる3つのサブタイプに分類される。 最近の研究は、肺CT上の10の空間的インフォームド肺テクスチャパターン(sLTP)の教師なし学習につながり、肺のテクスチャと空間的位置の両方に基づいて、肺気腫の異なるパターンを表現し、6つの頑健で再現可能なCT肺気腫サブタイプ(CTES)に集約する。 しかし、既存のsLTPセグメンテーション法は、CT取得プロトコルの変更に対して遅く、非常に敏感である。 本研究では,肺CTにおけるsLTPsとCTESの教師付き分類のための3次元圧縮励起CNNを提案する。 その結果, 本モデルは, スキャナーメーカーやモデルとは独立に, 2つの独立したコホートをまたいで, 肺ctscan上で高精度かつ再現可能なsltpセグメンテーションを実現する。

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