論文の概要: Quantifying Knee Cartilage Shape and Lesion: From Image to Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07361v1
• Date: Wed, 11 Sep 2024 15:48:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-12 13:53:24.315171
• Title: Quantifying Knee Cartilage Shape and Lesion: From Image to Metrics
• Title（参考訳）: 膝軟骨の形状と病変の定量化:画像から計量まで
• Authors: Yongcheng Yao, Weitian Chen,
• Abstract要約: 本研究では, 膝軟骨形態計測のための深層学習型医用画像解析アプリケーションを開発した。 我々は,OAI-ZIBデータセットを用いてモデルを訓練し,テンプレート・ツー・イメージ登録の性能を評価した。 このツールボックスは、医療画像分析とデータ視覚化のための総合的でユーザフレンドリなソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Imaging features of knee articular cartilage have been shown to be potential imaging biomarkers for knee osteoarthritis. Despite recent methodological advancements in image analysis techniques like image segmentation, registration, and domain-specific image computing algorithms, only a few works focus on building fully automated pipelines for imaging feature extraction. In this study, we developed a deep-learning-based medical image analysis application for knee cartilage morphometrics, CartiMorph Toolbox (CMT). We proposed a 2-stage joint template learning and registration network, CMT-reg. We trained the model using the OAI-ZIB dataset and assessed its performance in template-to-image registration. The CMT-reg demonstrated competitive results compared to other state-of-the-art models. We integrated the proposed model into an automated pipeline for the quantification of cartilage shape and lesion (full-thickness cartilage loss, specifically). The toolbox provides a comprehensive, user-friendly solution for medical image analysis and data visualization. The software and models are available at https://github.com/YongchengYAO/CMT-AMAI24paper .
• Abstract（参考訳）: 膝関節軟骨の画像像は, 変形性膝関節症に対するバイオマーカーとして有用であることが示されている。 近年、画像分割、登録、ドメイン固有の画像処理アルゴリズムなどの画像解析技術が方法論的に進歩しているにもかかわらず、画像特徴抽出のための完全に自動化されたパイプラインの構築に注力する研究はほとんどない。 本研究では, 膝軟骨形態計測のための深層学習型医用画像解析アプリケーション CartiMorph Toolbox (CMT) を開発した。 そこで我々は,CMT-regという2段階共同テンプレート学習・登録ネットワークを提案した。 我々は,OAI-ZIBデータセットを用いてモデルを訓練し,テンプレート・ツー・イメージ登録の性能を評価した。 CMT-regは、他の最先端モデルと比較して、競争力のある結果を示した。 提案モデルを自動パイプラインに統合し,軟骨形状と病変の定量化を行った。 このツールボックスは、医療画像分析とデータ視覚化のための総合的でユーザフレンドリなソリューションを提供する。 ソフトウェアとモデルはhttps://github.com/YongchengYAO/CMT-AMAI24paperで入手できる。

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