論文の概要: XCAT-3.0: A Comprehensive Library of Personalized Digital Twins Derived from CT Scans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11133v3
• Date: Mon, 9 Sep 2024 19:34:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 23:03:57.275673
• Title: XCAT-3.0: A Comprehensive Library of Personalized Digital Twins Derived from CT Scans
• Title（参考訳）: XCAT-3.0:CTスキャンから得られた個人化デジタル双生児の総合ライブラリ
• Authors: Lavsen Dahal, Mobina Ghojoghnejad, Dhrubajyoti Ghosh, Yubraj Bhandari, David Kim, Fong Chi Ho, Fakrul Islam Tushar, Sheng Luoa, Kyle J. Lafata, Ehsan Abadi, Ehsan Samei, Joseph Y. Lo, W. Paul Segars,
• Abstract要約: 本研究では,一連の自動セグメンテーションモデルを用いて,現実的な計算ファントムを作成するためのフレームワークを提案する。 新しい構造は140の構造を具現化し、詳細な解剖学的モデリングへの包括的アプローチを示している。 このフレームワークは、仮想画像治験を推進し、医用画像技術の信頼性評価を促進する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1423779581455182
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Virtual Imaging Trials (VIT) offer a cost-effective and scalable approach for evaluating medical imaging technologies. Computational phantoms, which mimic real patient anatomy and physiology, play a central role in VITs. However, the current libraries of computational phantoms face limitations, particularly in terms of sample size and diversity. Insufficient representation of the population hampers accurate assessment of imaging technologies across different patient groups. Traditionally, the more realistic computational phantoms were created by manual segmentation, which is a laborious and time-consuming task, impeding the expansion of phantom libraries. This study presents a framework for creating realistic computational phantoms using a suite of automatic segmentation models and performing three forms of automated quality control on the segmented organ masks. The result is the release of over 2500 new computational phantoms, so-named XCAT3.0 after the ubiquitous XCAT computational construct. This new formation embodies 140 structures and represents a comprehensive approach to detailed anatomical modeling. The developed computational phantoms are formatted in both voxelized and surface mesh formats. The framework is combined with an in-house CT scanner simulator to produce realistic CT images. The framework has the potential to advance virtual imaging trials, facilitating comprehensive and reliable evaluations of medical imaging technologies. Phantoms may be requested at https://cvit.duke.edu/resources/. Code, model weights, and sample CT images are available at https://xcat-3.github.io/.
• Abstract（参考訳）: VIT(Virtual Imaging Trials)は、医療画像技術の評価に費用効率が高くスケーラブルなアプローチを提供する。 実際の患者解剖学と生理学を模倣する計算幻覚は、VITにおいて中心的な役割を果たす。 しかし、現在の計算ファントムのライブラリは、特にサンプルサイズと多様性の点で制限に直面している。 異なる患者群にまたがる画像技術の正確な評価は, 人口ハマーの表現が不十分である。 伝統的に、より現実的な計算ファントムは手作業によるセグメンテーションによって作成され、それは手間と時間を要する作業であり、ファントム図書館の拡張を妨げる。 本研究では, 自動セグメンテーションモデルを用いてリアルな計算ファントムを作成するためのフレームワークを提案し, セグメンテーションされたオルガンマスク上で3種類の自動品質制御を行う。 その結果、2500以上の新しい計算ファントムがリリースされ、XCAT3.0という名前はユビキタスなXCAT計算構造にちなむ。 この新たな構造は140の構造を具現化し、詳細な解剖学的モデリングへの包括的アプローチを示している。 開発された計算ファントムは、ボキセル化および表面メッシュフォーマットの両方でフォーマットされる。 このフレームワークは、社内のCTスキャナーと組み合わせて、リアルなCT画像を生成する。 このフレームワークは、医用画像技術の総合的かつ信頼性の高い評価を促進するために、仮想画像治験を前進させる可能性を秘めている。 Phantomsはhttps://cvit.duke.edu/resources/でリクエストできる。 コード、モデルウェイト、サンプルCT画像はhttps://xcat-3.github.io/.com/で公開されている。

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