論文の概要: Segmentation of Prostate Tumour Volumes from PET Images is a Different Ball Game

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10537v1
• Date: Mon, 15 Jul 2024 08:48:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 15:50:53.356437
• Title: Segmentation of Prostate Tumour Volumes from PET Images is a Different Ball Game
• Title（参考訳）: PET画像からの前立腺腫瘍容積のセグメンテーションは異なる球技である
• Authors: Shrajan Bhandary, Dejan Kuhn, Zahra Babaiee, Tobias Fechter, Simon K. B. Spohn, Constantinos Zamboglou, Anca-Ligia Grosu, Radu Grosu,
• Abstract要約: 既存の方法では、腫瘍輪郭のマニュアルアノテーション中に医師が適用した強度に基づくスケーリングを正確に考慮することができない。 我々は、新しいカスタム・フィーチャー・クリッピング・正規化手法を実装した。 この結果から, PETスキャンを新規なクリッピング技術で前処理した場合, U-Netモデルの方が優れた性能が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.038532253968018
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate segmentation of prostate tumours from PET images presents a formidable challenge in medical image analysis. Despite considerable work and improvement in delineating organs from CT and MR modalities, the existing standards do not transfer well and produce quality results in PET related tasks. Particularly, contemporary methods fail to accurately consider the intensity-based scaling applied by the physicians during manual annotation of tumour contours. In this paper, we observe that the prostate-localised uptake threshold ranges are beneficial for suppressing outliers. Therefore, we utilize the intensity threshold values, to implement a new custom-feature-clipping normalisation technique. We evaluate multiple, established U-Net variants under different normalisation schemes, using the nnU-Net framework. All models were trained and tested on multiple datasets, obtained with two radioactive tracers: [68-Ga]Ga-PSMA-11 and [18-F]PSMA-1007. Our results show that the U-Net models achieve much better performance when the PET scans are preprocessed with our novel clipping technique.
• Abstract（参考訳）: PET画像からの前立腺腫瘍の正確な分画は, 医用画像解析における重大な課題である。 CT や MR からオルガンを導出する作業や改善にもかかわらず、既存の標準は十分に伝達されず、PET 関連のタスクで質の高い結果をもたらす。 特に、現代の方法では、腫瘍の輪郭を手動でアノテーションするときに医師が適用した強度に基づくスケーリングを正確に考慮することができない。 本稿では, 前立腺に局在した吸入閾値範囲が, 異常値の抑制に有効であることを示す。 そこで我々は、この強度閾値を用いて、新しいカスタム・フィーチャー・クリッピング正規化手法を実装した。 我々は、nU-Netフレームワークを用いて、異なる正規化スキームの下で複数の確立されたU-Net変種を評価する。 全てのモデルは、[68-Ga]Ga-PSMA-11と[18-F]PSMA-1007の2つの放射性トレーサを用いて、複数のデータセットで訓練、試験された。 この結果から, PETスキャンを新規なクリッピング技術で前処理した場合, U-Netモデルの方が優れた性能が得られることがわかった。

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