論文の概要: Lost in Tracking: Uncertainty-guided Cardiac Cine MRI Segmentation at Right Ventricle Base
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03320v2
- Date: Thu, 17 Oct 2024 08:43:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-02 22:58:38.001353
- Title: Lost in Tracking: Uncertainty-guided Cardiac Cine MRI Segmentation at Right Ventricle Base
- Title（参考訳）: 追跡失調: 右室底部における不確実性ガイド下心房細動の1例
- Authors: Yidong Zhao, Yi Zhang, Orlando Simonetti, Yuchi Han, Qian Tao,
- Abstract要約: 本稿では,CMRセグメンテーションにおける未解決問題,特にRVベースに対処することを提案する。
本稿では,時間的アンコヒーレンスを利用して平面間動きの発生時にセグメンテーションを通知する新しいデュアルエンコーダU-Netアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.124743898202368
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate biventricular segmentation of cardiac magnetic resonance (CMR) cine images is essential for the clinical evaluation of heart function. However, compared to left ventricle (LV), right ventricle (RV) segmentation is still more challenging and less reproducible. Degenerate performance frequently occurs at the RV base, where the in-plane anatomical structures are complex (with atria, valve, and aorta) and vary due to the strong interplanar motion. In this work, we propose to address the currently unsolved issues in CMR segmentation, specifically at the RV base, with two strategies: first, we complemented the public resource by reannotating the RV base in the ACDC dataset, with refined delineation of the right ventricle outflow tract (RVOT), under the guidance of an expert cardiologist. Second, we proposed a novel dual encoder U-Net architecture that leverages temporal incoherence to inform the segmentation when interplanar motions occur. The inter-planar motion is characterized by loss-of-tracking, via Bayesian uncertainty of a motion-tracking model. Our experiments showed that our method significantly improved RV base segmentation taking into account temporal incoherence. Furthermore, we investigated the reproducibility of deep learning-based segmentation and showed that the combination of consistent annotation and loss of tracking could enhance the reproducibility of RV segmentation, potentially facilitating a large number of clinical studies focusing on RV.
- Abstract（参考訳）: 心臓磁気共鳴(CMR)シネ画像の正確な心室区分けは,心機能の臨床的評価に不可欠である。
しかし,左心室 (LV) と比較して右心室 (RV) の分画は依然として困難であり再現性は低い。
RV基地では、航空機内の解剖学的構造が複雑であり(アトリア、バルブ、大動脈を含む)、強い平面間運動のために、劣化性能が頻繁に発生する。
本研究では,現在未解決のCMRセグメンテーション,特にRVベースにおいて,ACDCデータセットのRVベースを再注釈し,専門医の指導のもと右室流出路(RVOT)の高度化を図り,公共資源を補完する2つの戦略を提案する。
第二に,時間的アンコヒーレンスを利用して平面間移動時のセグメンテーションを通知する新しいデュアルエンコーダU-Netアーキテクチャを提案する。
平面間運動は、運動追跡モデルのベイズ的不確実性を介して、追跡の損失によって特徴づけられる。
実験の結果,時間的不整合を考慮したRVベースセグメンテーションは有意に改善した。
さらに,深層学習に基づくセグメンテーションの再現性について検討し,一貫したアノテーションと追跡の欠如の組み合わせがRVセグメンテーションの再現性を高め,RVに焦点を当てた多くの臨床研究を促進させる可能性が示唆された。
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