論文の概要: Multimodal Learning To Improve Segmentation With Intraoperative CBCT & Preoperative CT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11650v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 15:31:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 12:54:18.380881
• Title: Multimodal Learning To Improve Segmentation With Intraoperative CBCT & Preoperative CT
• Title（参考訳）: 術中CBCTと術前CTのセグメンテーション改善のためのマルチモーダルラーニング
• Authors: Maximilian E. Tschuchnig, Philipp Steininger, Michael Gadermayr,
• Abstract要約: 術中医療画像,特にCone-beam Computed Tomography(CBCT)は,コンピュータ支援による介入を促進する重要なツールである。 本稿では,CBCTとCTのほぼ一致したスキャンを融合するマルチモーダル学習法を提案する。 術前CTとシミュレートした術中CBCTの融合は,主にセグメンテーション性能を向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21847754147782888
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Intraoperative medical imaging, particularly Cone-beam computed tomography (CBCT), is an important tool facilitating computer aided interventions, despite a lower visual quality. While this degraded image quality can affect downstream segmentation, the availability of high quality preoperative scans represents potential for improvements. Here we consider a setting where preoperative CT and intraoperative CBCT scans are available, however, the alignment (registration) between the scans is imperfect. We propose a multimodal learning method that fuses roughly aligned CBCT and CT scans and investigate the effect of CBCT quality and misalignment (affine and elastic transformations facilitating misalignment) on the final segmentation performance. As an application scenario, we focus on the segmentation of liver and liver tumor semantic segmentation and evaluate the effect of intraoperative image quality and misalignment on segmentation performance. To accomplish this, high quality, labelled CTs are defined as preoperative and used as a basis to simulate intraoperative CBCT. We show that the fusion of preoperative CT and simulated, intraoperative CBCT mostly improves segmentation performance and that even clearly misaligned preoperative data has the potential to improve segmentation performance.
• Abstract（参考訳）: 術中医療画像,特にコーンビームCT(CBCT)は,視覚的品質が低いにもかかわらず,コンピュータ支援による介入を促進する重要なツールである。 この劣化した画像品質は下流のセグメンテーションに影響を及ぼすが、高品質な術前スキャンが利用可能であることは改善の可能性を示唆している。 今回我々は,術前CTと術中CBCTが利用可能である状況について考察するが,スキャン間のアライメント(登録)は不十分である。 そこで本研究では,CBCTとCTのほぼ一致したスキャンを融合させるマルチモーダル学習法を提案し,CBCTの品質と誤調整(アフィンおよび弾性変換)が最終的なセグメンテーション性能に及ぼす影響について検討した。 応用シナリオとして,肝腫瘍のセグメンテーションと肝腫瘍のセグメンテーションのセグメンテーションに着目し,術中画像品質と誤調整がセグメンテーション性能に及ぼす影響を評価する。 これを実現するために、高品質なラベル付きCTを術前として定義し、術中CBCTをシミュレートするための基盤として使用する。 術前CTとシミュレートされた術中CBCTの融合は,主にセグメンテーション性能を向上し,術前データが明確に一致してもセグメンテーション性能が向上する可能性が示唆された。

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