論文の概要: CT-based brain ventricle segmentation via diffusion Schrödinger Bridge without target domain ground truths

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18267v2
• Date: Fri, 12 Jul 2024 19:17:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 00:36:09.254524
• Title: CT-based brain ventricle segmentation via diffusion Schrödinger Bridge without target domain ground truths
• Title（参考訳）: CTを用いた拡散シュレーディンガーブリッジによる脳室分画 : 対象領域の真理を伴わない
• Authors: Reihaneh Teimouri, Marta Kersten-Oertel, Yiming Xiao,
• Abstract要約: クリニカルCTスキャンによる高効率かつ正確な脳室分画は、腹腔鏡下手術のような緊急手術には不可欠である。 我々は,CTセグメント化の真偽を必要とせず,新しい不確実性に留意した心室分画法を導入する。 提案手法では拡散型Schr"odinger Bridgeと残像U-Netを併用し,画像診断とMRI検査を併用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9720086191214947
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Efficient and accurate brain ventricle segmentation from clinical CT scans is critical for emergency surgeries like ventriculostomy. With the challenges in poor soft tissue contrast and a scarcity of well-annotated databases for clinical brain CTs, we introduce a novel uncertainty-aware ventricle segmentation technique without the need of CT segmentation ground truths by leveraging diffusion-model-based domain adaptation. Specifically, our method employs the diffusion Schr\"odinger Bridge and an attention recurrent residual U-Net to capitalize on unpaired CT and MRI scans to derive automatic CT segmentation from those of the MRIs, which are more accessible. Importantly, we propose an end-to-end, joint training framework of image translation and segmentation tasks, and demonstrate its benefit over training individual tasks separately. By comparing the proposed method against similar setups using two different GAN models for domain adaptation (CycleGAN and CUT), we also reveal the advantage of diffusion models towards improved segmentation and image translation quality. With a Dice score of 0.78$\pm$0.27, our proposed method outperformed the compared methods, including SynSeg-Net, while providing intuitive uncertainty measures to further facilitate quality control of the automatic segmentation outcomes. The implementation of our proposed method is available at: https://github.com/HealthX-Lab/DiffusionSynCTSeg.
• Abstract（参考訳）: クリニカルCTスキャンによる高効率かつ正確な脳室分画は、腹腔鏡下手術のような緊急手術には不可欠である。 ソフトティッシュコントラストの低下と, 臨床脳CTの注釈データベースの不足にともなって, 拡散モデルに基づくドメイン適応を生かして, CTセグメンテーションの真理を必要とせず, 新たな不確実性を意識した心室セグメンテーション技術を導入する。 具体的には拡散型Schr\odinger Bridgeとアテンション・リカレントU-Netを併用し,MRIと自動CTセグメンテーションを導出する。 重要なことは、画像翻訳とセグメンテーションタスクのエンドツーエンドで協調的なトレーニングフレームワークを提案し、個別のタスクを個別にトレーニングするよりも、その利点を実証することである。 ドメイン適応のための2つの異なるGANモデル(CycleGAN と CUT)を用いて、類似した設定と比較することにより、拡散モデルの利点をセグメント化と画像翻訳品質の改善に向けて明らかにする。 提案手法はDiceスコア0.78$\pm$0.27で,SynSeg-Netを含む比較手法よりも優れ,自動セグメンテーション結果の品質管理をより容易にするための直感的な不確実性対策を提供する。 提案手法の実装は、https://github.com/HealthX-Lab/DiffusionSynCTSegで利用可能である。

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