論文の概要: Weakly-Supervised Learning via Multi-Lateral Decoder Branching for Guidewire Segmentation in Robot-Assisted Cardiovascular Catheterization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07594v1
- Date: Thu, 11 Apr 2024 09:23:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-12 14:29:24.099875
- Title: Weakly-Supervised Learning via Multi-Lateral Decoder Branching for Guidewire Segmentation in Robot-Assisted Cardiovascular Catheterization
- Title（参考訳）: ロボット補助心血管カテーテルにおけるガイドワイヤ分割のための多層デコーダ分岐による弱覚的学習
- Authors: Olatunji Mumini Omisore, Toluwanimi Akinyemi, Anh Nguyen, Lei Wang,
- Abstract要約: 心臓血管造影検査におけるツールセグメンテーションのための多面的擬似ラベリングを用いた弱教師付き学習法を提案する。
我々は,ロボット心カテーテル手術中に得られた弱注釈データを用いて,エンドツーエンドのモデルを訓練した。
従来の3種類の心血管造影法と比較して,3種類の心血管造影データに対して高いセグメンテーション性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.894147633944561
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Although robot-assisted cardiovascular catheterization is commonly performed for intervention of cardiovascular diseases, more studies are needed to support the procedure with automated tool segmentation. This can aid surgeons on tool tracking and visualization during intervention. Learning-based segmentation has recently offered state-of-the-art segmentation performances however, generating ground-truth signals for fully-supervised methods is labor-intensive and time consuming for the interventionists. In this study, a weakly-supervised learning method with multi-lateral pseudo labeling is proposed for tool segmentation in cardiac angiograms. The method includes a modified U-Net model with one encoder and multiple lateral-branched decoders that produce pseudo labels as supervision signals under different perturbation. The pseudo labels are self-generated through a mixed loss function and shared consistency in the decoders. We trained the model end-to-end with weakly-annotated data obtained during robotic cardiac catheterization. Experiments with the proposed model shows weakly annotated data has closer performance to when fully annotated data is used. Compared to three existing weakly-supervised methods, our approach yielded higher segmentation performance across three different cardiac angiogram data. With ablation study, we showed consistent performance under different parameters. Thus, we offer a less expensive method for real-time tool segmentation and tracking during robot-assisted cardiac catheterization.
- Abstract（参考訳）: ロボット補助型心血管カテーテルは, 心臓血管疾患の介入のために一般的に行われているが, 自動的ツールセグメンテーションによる治療を支援するためには, さらなる研究が必要である。
これにより、介入中の外科医がツールの追跡と視覚化を行うのに役立つ。
学習ベースのセグメンテーションは、最近最先端のセグメンテーションパフォーマンスを提供しているが、完全に教師された手法のための地味な信号を生成することは、介入者にとって労働集約的であり、時間を要する。
本研究では,多面的擬似ラベルを用いた弱教師付き学習法を提案し,心血管造影におけるツールセグメンテーションについて検討した。
この方法は、1つのエンコーダと、異なる摂動下で疑似ラベルを監視信号として生成する複数の横分岐デコーダを備えた修正U-Netモデルを含む。
擬似ラベルは、混合損失関数とデコーダ内の共有一貫性によって自己生成される。
我々は,ロボット心カテーテル手術中に得られた弱注釈データを用いて,エンドツーエンドのモデルを訓練した。
提案モデルを用いた実験により, 弱アノテートされたデータは, 完全アノテートされたデータを使用する場合に, より近い性能を示す。
従来の3種類の心血管造影法と比較して,3種類の心血管造影データに対して高いセグメンテーション性能を示した。
アブレーション実験では,異なるパラメータで一貫した性能を示した。
そこで本研究では,ロボットによる心臓カテーテル治療中に,リアルタイムツールのセグメンテーションとトラッキングを行うための安価な方法を提案する。
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