論文の概要: A Classification-Based Adaptive Segmentation Pipeline: Feasibility Study Using Polycystic Liver Disease and Metastases from Colorectal Cancer CT Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01644v1
• Date: Thu, 2 May 2024 18:05:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 14:54:33.221431
• Title: A Classification-Based Adaptive Segmentation Pipeline: Feasibility Study Using Polycystic Liver Disease and Metastases from Colorectal Cancer CT Images
• Title（参考訳）: 多嚢胞性肝疾患と大腸癌CT像の転移を用いた分類ベース適応分割パイプラインの有用性の検討
• Authors: Peilong Wang, Timothy L. Kline, Andy D. Missert, Cole J. Cook, Matthew R. Callstrom, Alex Chan, Robert P. Hartman, Zachary S. Kelm, Panagiotis Korfiatis,
• Abstract要約: 本研究の目的は,効率的なセグメンテーションモデル構築のためのワークフロー構築の可能性を検討することである。 画像を自動的に分類し、適切なセグメンテーションモデルにルーティングするディープラーニングモデルを実装することで、ワークフローが画像に異なる病理を正確に分割できることを期待する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.261201916989931
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated segmentation tools often encounter accuracy and adaptability issues when applied to images of different pathology. The purpose of this study is to explore the feasibility of building a workflow to efficiently route images to specifically trained segmentation models. By implementing a deep learning classifier to automatically classify the images and route them to appropriate segmentation models, we hope that our workflow can segment the images with different pathology accurately. The data we used in this study are 350 CT images from patients affected by polycystic liver disease and 350 CT images from patients presenting with liver metastases from colorectal cancer. All images had the liver manually segmented by trained imaging analysts. Our proposed adaptive segmentation workflow achieved a statistically significant improvement for the task of total liver segmentation compared to the generic single segmentation model (non-parametric Wilcoxon signed rank test, n=100, p-value << 0.001). This approach is applicable in a wide range of scenarios and should prove useful in clinical implementations of segmentation pipelines.
• Abstract（参考訳）: 自動セグメンテーションツールは、異なる病理像に適用した場合、しばしば精度と適応性の問題に遭遇する。 本研究の目的は、特に訓練されたセグメンテーションモデルに効率的に画像をルーティングするワークフロー構築の可能性を検討することである。 画像を自動的に分類し、適切なセグメンテーションモデルにルーティングするディープラーニング分類器を実装することで、ワークフローが画像に異なる病理を正確に分割できることを期待する。 今回,多発性嚢胞性肝疾患患者350例のCT画像と大腸癌肝転移患者350例のCT画像を用いて検討した。 すべての画像は、訓練された画像分析官によって肝臓を手動でセグメント化していた。 提案した適応セグメンテーションワークフローは, 総肝セグメンテーションの課題に対して, 一般的なシングルセグメンテーションモデル (非パラメトリックウィルコクソン符号ランク試験, n=100, p-値<< 0.001) と比較して統計的に有意な改善が得られた。 このアプローチは幅広いシナリオに適用可能であり、セグメンテーションパイプラインの臨床的実装に有用であることが証明されるべきである。

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