論文の概要: SALT: Introducing a Framework for Hierarchical Segmentations in Medical Imaging using Softmax for Arbitrary Label Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08878v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 21:33:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 01:26:19.092684
• Title: SALT: Introducing a Framework for Hierarchical Segmentations in Medical Imaging using Softmax for Arbitrary Label Trees
• Title（参考訳）: SALT: 任意ラベル木に対するSoftmaxを用いた医用画像の階層的セグメンテーションフレームワークの導入
• Authors: Sven Koitka, Giulia Baldini, Cynthia S. Schmidt, Olivia B. Pollok, Obioma Pelka, Judith Kohnke, Katarzyna Borys, Christoph M. Friedrich, Benedikt M. Schaarschmidt, Michael Forsting, Lale Umutlu, Johannes Haubold, Felix Nensa, René Hosch,
• Abstract要約: 本研究は, 解剖学的ランドマークの階層構造を地図化するために条件付き確率を利用するCT画像の新しいセグメンテーション手法を提案する。 The Cancer Imaging Archive (TCIA)のSAROSデータセットを用いて、893人の患者から900の身体領域を分離したモデルを開発した。 SAROS, CT-ORG, FLARE22, LCTSC, LUNA16, WORDなど,各種データセットのDiceスコアを用いて評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.004700727815227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional segmentation networks approach anatomical structures as standalone elements, overlooking the intrinsic hierarchical connections among them. This study introduces Softmax for Arbitrary Label Trees (SALT), a novel approach designed to leverage the hierarchical relationships between labels, improving the efficiency and interpretability of the segmentations. This study introduces a novel segmentation technique for CT imaging, which leverages conditional probabilities to map the hierarchical structure of anatomical landmarks, such as the spine's division into lumbar, thoracic, and cervical regions and further into individual vertebrae. The model was developed using the SAROS dataset from The Cancer Imaging Archive (TCIA), comprising 900 body region segmentations from 883 patients. The dataset was further enhanced by generating additional segmentations with the TotalSegmentator, for a total of 113 labels. The model was trained on 600 scans, while validation and testing were conducted on 150 CT scans. Performance was assessed using the Dice score across various datasets, including SAROS, CT-ORG, FLARE22, LCTSC, LUNA16, and WORD. Among the evaluated datasets, SALT achieved its best results on the LUNA16 and SAROS datasets, with Dice scores of 0.93 and 0.929 respectively. The model demonstrated reliable accuracy across other datasets, scoring 0.891 on CT-ORG and 0.849 on FLARE22. The LCTSC dataset showed a score of 0.908 and the WORD dataset also showed good performance with a score of 0.844. SALT used the hierarchical structures inherent in the human body to achieve whole-body segmentations with an average of 35 seconds for 100 slices. This rapid processing underscores its potential for integration into clinical workflows, facilitating the automatic and efficient computation of full-body segmentations with each CT scan, thus enhancing diagnostic processes and patient care.
• Abstract（参考訳）: 従来のセグメンテーションネットワークは、解剖学的構造を独立した要素としてアプローチし、それら間の固有の階層的接続を見渡す。 本研究は,ラベル間の階層的関係を活用し,セグメンテーションの効率と解釈性を向上させるために設計された,SALT(Softmax for Arbitrary Label Trees)を提案する。 本研究は, 椎間板, 胸部, 頚部などの解剖学的ランドマークの階層構造を, 個々の椎骨にマッピングするために, 条件的確率を利用したCT画像のセグメント化手法を提案する。 The Cancer Imaging Archive (TCIA)のSAROSデータセットを用いて、893人の患者から900の身体領域を分離したモデルを開発した。 データセットはさらに、TotalSegmentatorと追加のセグメンテーションを生成して、合計で113のラベルを追加した。 モデルは600のスキャンでトレーニングされ、検証とテストは150のCTスキャンで実施された。 SAROS, CT-ORG, FLARE22, LCTSC, LUNA16, WORDなど,各種データセットのDiceスコアを用いて評価を行った。 評価されたデータセットのうち、SALTはLUNA16とSAROSのデータセットでそれぞれ0.93と0.929のスコアで最高の結果を得た。 このモデルは、CT-ORGで0.891、FLARE22で0.849、他のデータセットで信頼性の高い精度を示した。 LCTSCデータセットは0.908、WORDデータセットは0.844の成績を示した。 SALTは人体に固有の階層構造を用いて、100スライスで平均35秒で全身のセグメンテーションを実現した。 この迅速な処理は、臨床ワークフローへの統合の可能性を強調し、各CTスキャンによるフルボディセグメンテーションの自動的かつ効率的な計算を容易にし、診断プロセスと患者のケアを強化する。

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