論文の概要: TotalVibeSegmentator: Full Body MRI Segmentation for the NAKO and UK Biobank

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00125v3
• Date: Fri, 18 Oct 2024 08:18:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:22:45.312555
• Title: TotalVibeSegmentator: Full Body MRI Segmentation for the NAKO and UK Biobank
• Title（参考訳）: TotalVibeSegmentator:NAKOと英国バイオバンクのためのフルボディMRIセグメンテーション
• Authors: Robert Graf, Paul-Sören Platzek, Evamaria Olga Riedel, Constanze Ramschütz, Sophie Starck, Hendrik Kristian Möller, Matan Atad, Henry Völzke, Robin Bülow, Carsten Oliver Schmidt, Julia Rüdebusch, Matthias Jung, Marco Reisert, Jakob Weiss, Maximilian Löffler, Fabian Bamberg, Bene Wiestler, Johannes C. Paetzold, Daniel Rueckert, Jan Stefan Kirschke,
• Abstract要約: 本稿では, 容積補間呼吸保持検査(VIBE)画像に基づいて, 大規模な疫学データセットのためのトルソセグメンテーションネットワークを提案する。 NAKO(85名)とUK Biobank(16名)のサブセットを用いて, ホールドアウトセット(12名)におけるDice-scoreの評価を行った。 腹部のDiceスコアは0.90点,膵は0.70点であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.377803283452138
• License:
• Abstract: Objectives: To present a publicly available torso segmentation network for large epidemiology datasets on volumetric interpolated breath-hold examination (VIBE) images. Materials & Methods: We extracted preliminary segmentations from TotalSegmentator, spine, and body composition networks for VIBE images, then improved them iteratively and retrained a nnUNet network. Using subsets of NAKO (85 subjects) and UK Biobank (16 subjects), we evaluated with Dice-score on a holdout set (12 subjects) and existing organ segmentation approach (1000 subjects), generating 71 semantic segmentation types for VIBE images. We provide an additional network for the vertebra segments 22 individual vertebra types. Results: We achieved an average Dice score of 0.89 +- 0.07 overall 71 segmentation labels. We scored > 0.90 Dice-score on the abdominal organs except for the pancreas with a Dice of 0.70. Conclusion: Our work offers a detailed and refined publicly available full torso segmentation on VIBE images.
• Abstract（参考訳）: 目的: 容積補間呼吸保持検査(VIBE)画像に基づいて, 大規模な疫学データセットを対象としたトルソ分節ネットワークを提案する。 材料と方法:VIBE画像のためのTotalSegmentator, spine, and body composition networkから予備セグメントを抽出し,反復的に改善し,nnUNetネットワークを再訓練した。 NAKO (85名) と UK Biobank (16名) のサブセットを用いて, ホールドアウトセット (12名) と既存の臓器セグメント化アプローチ (1000名) でDice-score を用いて評価し, VIBE画像の意味セグメント化タイプを71名生成した。 本研究は, 椎体22種に対して, 新たなネットワークを提供する。 結果: 平均Diceスコアは0.89+-0.07で, 71のセグメンテーションラベルが得られた。 腹部のDiceスコアは0.90点,膵は0.70点であった。 結論: 私たちの研究は、VIBE画像の完全な胴体セグメンテーションを詳細かつ洗練して公開しています。

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