論文の概要: CT evaluation of 2D and 3D holistic deep learning methods for the volumetric segmentation of airway lesions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08042v2
• Date: Mon, 12 Aug 2024 16:37:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 23:48:12.738277
• Title: CT evaluation of 2D and 3D holistic deep learning methods for the volumetric segmentation of airway lesions
• Title（参考訳）: 気道病変のボリュームセグメンテーションのための2次元および3次元総合的深層学習法のCTによる評価
• Authors: Amel Imene Hadj Bouzid, Baudouin Denis de Senneville, Fabien Baldacci, Pascal Desbarats, Patrick Berger, Ilyes Benlala, Gaël Dournes,
• Abstract要約: 本研究では,2次元モデルと3次元モデルを比較し,粘液プラグやコンソリデーションなどの複雑な特徴を捉える上で,3次元モデルが優れていることを示す。 また、モデルの解釈可能性と信頼性を総合的に評価し、臨床応用に有用な洞察を提供した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.04568852250743578
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This research embarked on a comparative exploration of the holistic segmentation capabilities of Convolutional Neural Networks (CNNs) in both 2D and 3D formats, focusing on cystic fibrosis (CF) lesions. The study utilized data from two CF reference centers, covering five major CF structural changes. Initially, it compared the 2D and 3D models, highlighting the 3D model's superior capability in capturing complex features like mucus plugs and consolidations. To improve the 2D model's performance, a loss adapted to fine structures segmentation was implemented and evaluated, significantly enhancing its accuracy, though not surpassing the 3D model's performance. The models underwent further validation through external evaluation against pulmonary function tests (PFTs), confirming the robustness of the findings. Moreover, this study went beyond comparing metrics; it also included comprehensive assessments of the models' interpretability and reliability, providing valuable insights for their clinical application.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 嚢胞性線維症 (CF) 病変に着目して, 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の2次元および3次元形式での包括的セグメンテーション能力の比較研究を行った。 この研究は、主要なCF構造変化をカバーした2つのCF参照センターのデータを利用した。 最初は2Dモデルと3Dモデルを比較し、粘液プラグやコンソリデーションといった複雑な特徴を捉えた3Dモデルの優れた能力を強調した。 2Dモデルの性能向上のために, 3Dモデルの性能を上回りながら, 微細構造セグメンテーションに適応した損失を実装, 評価し, 精度を著しく向上させた。 肺機能検査 (PFT) に対する外的評価により, さらに検証を行い, 結果の堅牢性を確認した。 さらに, 本研究は, モデルの解釈可能性と信頼性を総合的に評価し, 臨床応用に有用な洞察を与えている。

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