論文の概要: Simultaneous Deep Learning of Myocardium Segmentation and T2 Quantification for Acute Myocardial Infarction MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10570v3
• Date: Wed, 29 May 2024 09:36:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 10:56:57.403028
• Title: Simultaneous Deep Learning of Myocardium Segmentation and T2 Quantification for Acute Myocardial Infarction MRI
• Title（参考訳）: 急性心筋梗塞における心筋分画とT2定量の同時学習
• Authors: Yirong Zhou, Chengyan Wang, Mengtian Lu, Kunyuan Guo, Zi Wang, Dan Ruan, Rui Guo, Peijun Zhao, Jianhua Wang, Naiming Wu, Jianzhong Lin, Yinyin Chen, Hang Jin, Lianxin Xie, Lilan Wu, Liuhong Zhu, Jianjun Zhou, Congbo Cai, He Wang, Xiaobo Qu,
• Abstract要約: 本稿では,TransformerとConvolutional Neural Network(CNN)を統合したデュアルタスクネットワークであるSQNetを提案する。 SQNetは、定量分析のためのT2リファインフュージョンデコーダを備え、Transformerのグローバル機能を活用している。 タイトな結合モジュールは、CNNとTransformerブランチの機能を調整してヒューズし、SQNetが心筋領域に集中できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.20007613833789
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In cardiac Magnetic Resonance Imaging (MRI) analysis, simultaneous myocardial segmentation and T2 quantification are crucial for assessing myocardial pathologies. Existing methods often address these tasks separately, limiting their synergistic potential. To address this, we propose SQNet, a dual-task network integrating Transformer and Convolutional Neural Network (CNN) components. SQNet features a T2-refine fusion decoder for quantitative analysis, leveraging global features from the Transformer, and a segmentation decoder with multiple local region supervision for enhanced accuracy. A tight coupling module aligns and fuses CNN and Transformer branch features, enabling SQNet to focus on myocardium regions. Evaluation on healthy controls (HC) and acute myocardial infarction patients (AMI) demonstrates superior segmentation dice scores (89.3/89.2) compared to state-of-the-art methods (87.7/87.9). T2 quantification yields strong linear correlations (Pearson coefficients: 0.84/0.93) with label values for HC/AMI, indicating accurate mapping. Radiologist evaluations confirm SQNet's superior image quality scores (4.60/4.58 for segmentation, 4.32/4.42 for T2 quantification) over state-of-the-art methods (4.50/4.44 for segmentation, 3.59/4.37 for T2 quantification). SQNet thus offers accurate simultaneous segmentation and quantification, enhancing cardiac disease diagnosis, such as AMI.
• Abstract（参考訳）: 心臓磁気共鳴画像(MRI)解析では,同時心筋セグメンテーションとT2定量化が心筋の病態を評価する上で重要である。 既存の手法はしばしばこれらのタスクを個別に処理し、相乗的ポテンシャルを制限する。 そこで本研究では,Transformer と Convolutional Neural Network (CNN) を統合したデュアルタスクネットワークであるSQNetを提案する。 SQNetは、定量分析のためのT2-refine fusion decoderを備え、Transformerのグローバル機能を活用し、精度を高めるために複数のローカルリージョンを監督するセグメンテーションデコーダを備えている。 タイトな結合モジュールは、CNNとTransformerブランチの機能を調整してヒューズし、SQNetが心筋領域に集中できるようにする。 健康管理 (HC) と急性心筋梗塞 (AMI) の評価では, 最先端の方法 (87.7/87.9) と比較して, セグメンテーションダイススコア (89.3/89.2) が優れている。 T2量子化は強い線形相関(ピアソン係数: 0.84/0.93)をHC/AMIのラベル値で生成し、正確なマッピングを示す。 放射線学者による評価では、SQNetの最先端の画像品質スコア(セグメント化は4.60/4.58、T2量子化は4.32/4.42)は最先端の手法(セグメント化は4.50/4.44、T2量子化は3.59/4.37)よりも優れている。 これにより、SQNetは正確な同時セグメンテーションと定量化を提供し、AMIのような心臓病の診断を強化する。

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