Fugu-MT 論文翻訳(概要): X-ray2CTPA: Generating 3D CTPA scans from 2D X-ray conditioning

論文の概要: X-ray2CTPA: Generating 3D CTPA scans from 2D X-ray conditioning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16109v1
Date: Sun, 23 Jun 2024 13:53:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-25 18:54:26.511222
Title: X-ray2CTPA: Generating 3D CTPA scans from 2D X-ray conditioning
Title（参考訳）: X線CTPA:2次元X線コンディショニングから3次元CTPAスキャンを生成する
Authors: Noa Cahan, Eyal Klang, Galit Aviram, Yiftach Barash, Eli Konen, Raja Giryes, Hayit Greenspan,
Abstract要約: 胸部X線または胸部X線撮影(CXR)はCTスキャンと比較して限られた画像撮影を可能にする。 CTスキャンはCXRよりもコストが高く、放射線被曝も大きく、アクセス性も低い。本研究では,2次元低コントラスト分解能X線入力から3次元高コントラストおよび空間分解能Aスキャンへのクロスモーダル変換について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.233484690096898
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Chest X-rays or chest radiography (CXR), commonly used for medical diagnostics, typically enables limited imaging compared to computed tomography (CT) scans, which offer more detailed and accurate three-dimensional data, particularly contrast-enhanced scans like CT Pulmonary Angiography (CTPA). However, CT scans entail higher costs, greater radiation exposure, and are less accessible than CXRs. In this work we explore cross-modal translation from a 2D low contrast-resolution X-ray input to a 3D high contrast and spatial-resolution CTPA scan. Driven by recent advances in generative AI, we introduce a novel diffusion-based approach to this task. We evaluate the models performance using both quantitative metrics and qualitative feedback from radiologists, ensuring diagnostic relevance of the generated images. Furthermore, we employ the synthesized 3D images in a classification framework and show improved AUC in a PE categorization task, using the initial CXR input. The proposed method is generalizable and capable of performing additional cross-modality translations in medical imaging. It may pave the way for more accessible and cost-effective advanced diagnostic tools. The code for this project is available: https://github.com/NoaCahan/X-ray2CTPA .
Abstract（参考訳）: 胸部X線または胸部X線撮影(CXR)は、一般的にCTスキャンと比較して限られた画像撮影が可能であり、特にCTPA(CT lung Angiography)のような造影スキャンにより、より詳細に正確な3次元データを提供する。しかし、CTスキャンはコストが高く、放射線被曝が大きく、CXRよりもアクセスしにくい。本研究では,2次元低コントラスト分解能X線入力から3次元高コントラスト・空間分解能CTPAスキャンへのクロスモーダル変換について検討する。生成AIの最近の進歩により、我々はこのタスクに新しい拡散に基づくアプローチを導入する。測定値と放射線技師からの定性的フィードバックの両方を用いてモデル性能を評価し, 生成した画像の診断的妥当性を保証した。さらに, 合成した3D画像を分類フレームワークに採用し, 最初のCXR入力を用いて, PE分類タスクにおいて改良されたAUCを示す。提案手法は一般化可能であり,医療画像に付加的なモダリティ変換を行うことができる。よりアクセシブルで費用対効果の高い高度な診断ツールの道を開くかもしれない。プロジェクトのコードは、https://github.com/NoaCahan/X-ray2CTPA である。

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