論文の概要: Multi-Stage Airway Segmentation in Lung CT Based on Multi-scale Nested Residual UNet

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18456v2
• Date: Sun, 10 Nov 2024 12:13:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:39.775774
• Title: Multi-Stage Airway Segmentation in Lung CT Based on Multi-scale Nested Residual UNet
• Title（参考訳）: マルチスケールNested Residual UNetを用いた肺CTにおける多段階気道分割
• Authors: Bingyu Yang, Huai Liao, Xinyan Huang, Qingyao Tian, Jinlin Wu, Jingdi Hu, Hongbin Liu,
• Abstract要約: 深層学習は医用画像のセグメンテーションに大きな進歩をもたらしたが、気道の連続性を維持することは依然として困難である。 本稿では,小空路の複雑な詳細を効果的に把握し,情報フローを向上させるためのネスト残留フレームワークを提案する。 MNR-UNetのトレーニングを最適化する3段階セグメンテーションパイプラインを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1903847117782274
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate and complete segmentation of airways in chest CT images is essential for the quantitative assessment of lung diseases and the facilitation of pulmonary interventional procedures. Although deep learning has led to significant advancements in medical image segmentation, maintaining airway continuity remains particularly challenging. This difficulty arises primarily from the small and dispersed nature of airway structures, as well as class imbalance in CT scans. To address these challenges, we designed a Multi-scale Nested Residual U-Net (MNR-UNet), incorporating multi-scale inputs and Residual Multi-scale Modules (RMM) into a nested residual framework to enhance information flow, effectively capturing the intricate details of small airways and mitigating gradient vanishing. Building on this, we developed a three-stage segmentation pipeline to optimize the training of the MNR-UNet. The first two stages prioritize high accuracy and sensitivity, while the third stage focuses on repairing airway breakages to balance topological completeness and correctness. To further address class imbalance, we introduced a weighted Breakage-Aware Loss (wBAL) to heighten focus on challenging samples, penalizing breakages and thereby extending the length of the airway tree. Additionally, we proposed a hierarchical evaluation framework to offer more clinically meaningful analysis. Validation on both in-house and public datasets demonstrates that our approach achieves superior performance in detecting more accurate airway voxels and identifying additional branches, significantly improving airway topological completeness. The code will be released publicly following the publication of the paper.
• Abstract（参考訳）: 胸部CT像における気道の正確な分画と完全分画は,肺疾患の定量的評価と肺外科的治療の円滑化に不可欠である。 深層学習は医用画像のセグメンテーションに大きな進歩をもたらしたが、気道の連続性を維持することは特に困難である。 この困難は、主に気道構造の小さく分散した性質と、CTスキャンにおけるクラス不均衡から生じる。 これらの課題に対処するため,我々はマルチスケールのNested Residual U-Net (MNR-UNet) を設計し,マルチスケール入力とResidual Multi-scale Modules (RMM) をネストした残留フレームワークに組み込んで情報フローを向上し,小さな気道の複雑な詳細を効果的に把握し,勾配の消滅を軽減した。 そこで我々は,MNR-UNetのトレーニングを最適化する3段階セグメンテーションパイプラインを開発した。 最初の2段階は高い精度と感度を優先し、第3段階は位相的完全性と正しさのバランスをとるために気道の破損を修復することに焦点を当てている。 階級不均衡に対処するため,我々は,挑戦するサンプルの集中度を高め,破断を罰し,気道木の長さを延長する重み付きブレーカー・アウェア・ロス(wBAL)を導入した。 さらに,より臨床的に意味のある分析を行うための階層的評価フレームワークも提案した。 室内および公共のデータセットの検証は,より正確な気道ボクセルの検出と追加の枝の同定において優れた性能を示し,気道トポロジ的完全性を大幅に向上させることを示す。 コードは、論文の公開後に公開されます。

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