論文の概要: Interactive Segmentation Model for Placenta Segmentation from 3D Ultrasound images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08020v1
• Date: Wed, 10 Jul 2024 19:58:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 21:39:04.176766
• Title: Interactive Segmentation Model for Placenta Segmentation from 3D Ultrasound images
• Title（参考訳）: 3次元超音波画像からのプラセンタセグメンテーションの対話的セグメンテーションモデル
• Authors: Hao Li, Baris Oguz, Gabriel Arenas, Xing Yao, Jiacheng Wang, Alison Pouch, Brett Byram, Nadav Schwartz, Ipek Oguz,
• Abstract要約: 3次元超音波画像からの胎盤体積測定は妊娠の予後を予測するのに重要である。 胎盤セグメンテーションタスクに対する人間-イン-ループアプローチとは対照的に,公開可能な3次元インタラクティブセグメンテーションモデルの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.249772260759159
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Placenta volume measurement from 3D ultrasound images is critical for predicting pregnancy outcomes, and manual annotation is the gold standard. However, such manual annotation is expensive and time-consuming. Automated segmentation algorithms can often successfully segment the placenta, but these methods may not consistently produce robust segmentations suitable for practical use. Recently, inspired by the Segment Anything Model (SAM), deep learning-based interactive segmentation models have been widely applied in the medical imaging domain. These models produce a segmentation from visual prompts provided to indicate the target region, which may offer a feasible solution for practical use. However, none of these models are specifically designed for interactively segmenting 3D ultrasound images, which remain challenging due to the inherent noise of this modality. In this paper, we evaluate publicly available state-of-the-art 3D interactive segmentation models in contrast to a human-in-the-loop approach for the placenta segmentation task. The Dice score, normalized surface Dice, averaged symmetric surface distance, and 95-percent Hausdorff distance are used as evaluation metrics. We consider a Dice score of 0.95 a successful segmentation. Our results indicate that the human-in-the-loop segmentation model reaches this standard. Moreover, we assess the efficiency of the human-in-the-loop model as a function of the amount of prompts. Our results demonstrate that the human-in-the-loop model is both effective and efficient for interactive placenta segmentation. The code is available at \url{https://github.com/MedICL-VU/PRISM-placenta}.
• Abstract（参考訳）: 3次元超音波画像からの胎盤容積測定は妊娠の予後を予測する上で重要であり,手動アノテーションは金標準である。 しかし、このような手作業による注釈は高価で時間を要する。 自動セグメンテーションアルゴリズムはしばしば胎盤のセグメンテーションを成功させるが、これらの手法は実用に適したロバストセグメンテーションを一貫して生成するわけではない。 近年,Segment Anything Model (SAM) に触発されて,深層学習に基づく対話型セグメンテーションモデルが医療画像領域に広く応用されている。 これらのモデルは、対象領域を示すために提供される視覚的プロンプトからセグメンテーションを生成する。 しかし、これらのモデルはいずれも3次元超音波画像の対話的セグメンテーションのために特別に設計されたものではない。 本稿では,Placentaセグメンテーションタスクに対する人間-the-loopアプローチとは対照的に,最先端の3Dインタラクティブセグメンテーションモデルの評価を行う。 評価指標として、Diceスコア、正規化表面Dice、平均対称表面距離、および95%のハウスドルフ距離が用いられる。 我々はDiceスコア0.95を成功セグメンテーションとみなす。 以上の結果から, 人間のループ分割モデルがこの標準に達していることが示唆された。 さらに,人間のループモデルの有効性を,プロンプトの量の関数として評価する。 本研究は, 対話型胎盤セグメンテーションにおいて, ループモデルの有効性と効率性を示すものである。 コードは \url{https://github.com/MedICL-VU/PRISM-placenta} で公開されている。

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