論文の概要: Continuous Spatio-Temporal Memory Networks for 4D Cardiac Cine MRI Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23191v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 18:19:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 14:34:07.397017
• Title: Continuous Spatio-Temporal Memory Networks for 4D Cardiac Cine MRI Segmentation
• Title（参考訳）: 4次元心臓MRI分割のための連続時空間記憶ネットワーク
• Authors: Meng Ye, Bingyu Xin, Leon Axel, Dimitris Metaxas,
• Abstract要約: 半教師付き全心と全シーケンスcMRセグメンテーションのための連続STM(CSTM)ネットワークを提案する。 我々のネットワークは、基礎となる心臓構造に先立って空間的・時空間的・平面的連続性を最大限に活用し、正確かつ高速な4Dセグメンテーションを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.542949496418442
• License:
• Abstract: Current cardiac cine magnetic resonance image (cMR) studies focus on the end diastole (ED) and end systole (ES) phases, while ignoring the abundant temporal information in the whole image sequence. This is because whole sequence segmentation is currently a tedious process and inaccurate. Conventional whole sequence segmentation approaches first estimate the motion field between frames, which is then used to propagate the mask along the temporal axis. However, the mask propagation results could be prone to error, especially for the basal and apex slices, where through-plane motion leads to significant morphology and structural change during the cardiac cycle. Inspired by recent advances in video object segmentation (VOS), based on spatio-temporal memory (STM) networks, we propose a continuous STM (CSTM) network for semi-supervised whole heart and whole sequence cMR segmentation. Our CSTM network takes full advantage of the spatial, scale, temporal and through-plane continuity prior of the underlying heart anatomy structures, to achieve accurate and fast 4D segmentation. Results of extensive experiments across multiple cMR datasets show that our method can improve the 4D cMR segmentation performance, especially for the hard-to-segment regions.
• Abstract（参考訳）: 現在の心血管磁気共鳴画像(cMR)研究は、画像全体の時間情報を無視しながら、エンドダイアゾール(ED)とエンドシストール(ES)の位相に焦点を当てている。 これは、全シーケンスセグメンテーションが現在退屈なプロセスであり、不正確なためである。 従来の全シーケンスセグメンテーションアプローチでは、まずフレーム間の運動場を推定し、その後、仮面を時間軸に沿って伝播させる。 しかし、マスクの伝搬結果は、特に基底スライスと頂点スライスではエラーになりがちである。 時空間メモリ(STM)ネットワークに基づくビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)の最近の進歩に触発されて,半教師付き全心臓と全シーケンスcMRセグメンテーションのための連続STM(CSTM)ネットワークを提案する。 我々のCSTMネットワークは、基礎となる心臓解剖構造より前の空間的・スケール的・時間的・平面的連続性を最大限に活用し、正確かつ高速な4Dセグメンテーションを実現する。 複数のcMRデータセットにまたがる広範囲な実験結果から,本手法は4次元のcMRセグメンテーション性能,特に難易度領域において改善可能であることが示唆された。

関連論文リスト

• Temporal-spatial Adaptation of Promptable SAM Enhance Accuracy and Generalizability of cine CMR Segmentation [10.911758824265736]
  本研究では,時間的情報と空間的情報の両方をモデルアーキテクチャに組み込んだcineCMR-SAMを提案する。 STACOM 2011データセットでは,データ固有モデルのセグメンテーション精度が向上した。 我々はcineCMR-SAMにテキストプロンプト機能を導入し、入力スライスのビュータイプを指定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T04:27:55Z)
• CMRxRecon: An open cardiac MRI dataset for the competition of accelerated image reconstruction [62.61209705638161]
  ディープラーニングベースのCMRイメージングアルゴリズムへの関心が高まっている。 ディープラーニング手法は大規模なトレーニングデータセットを必要とする。 このデータセットには300人の被験者のマルチコントラスト、マルチビュー、マルチスライス、マルチコイルCMRイメージングデータが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T15:14:42Z)
• Echocardiography Segmentation Using Neural ODE-based Diffeomorphic Registration Field [0.0]
  本稿ではニューラル常微分方程式(ニューラルODE)を用いた新しい拡散画像登録法を提案する。 提案手法であるEcho-ODEでは,従来の最先端技術と比較して,いくつかの改良が加えられている。 その結果,本手法は過去の最先端技術よりも多面的に優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-16T08:37:27Z)
• Interactive Segmentation for COVID-19 Infection Quantification on Longitudinal CT scans [40.721386089781895]
  病状進行と治療に対する反応を正確に評価するためには,複数の時点にまたがる患者のCTスキャンの連続的セグメンテーションが不可欠である。 既存の医用画像の自動および対話的セグメンテーションモデルでは、単一の時点からのデータのみを使用する(静的)。 本稿では,過去の情報をすべて活用し,フォローアップスキャンのセグメンテーションを改良する,インタラクティブセグメンテーションのための新しい単一ネットワークモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-03T08:06:38Z)
• Segmentation of Cardiac Structures via Successive Subspace Learning with Saab Transform from Cine MRI [29.894633364282555]
  本研究では,適応バイアス(Saab)変換を用いた部分空間近似を用いた連続部分空間学習による機械学習モデルを提案する。 左心室,右心室,心筋のパラメータが200ドル以上で,最先端のU-Netモデルよりも優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-22T14:50:48Z)
• Myocardial Segmentation of Cardiac MRI Sequences with Temporal Consistency for Coronary Artery Disease Diagnosis [12.53412028532286]
  本研究では,左室腔,右室腔,心筋の心臓MRI(CMR)スキャン画像のシークエンスのための心筋セグメンテーションフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、Dice係数の最大2%のセグメンテーション精度を向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-29T01:54:09Z)
• Automated Multi-Channel Segmentation for the 4D Myocardial Velocity Mapping Cardiac MR [1.8653386811342048]
  4次元(4d)左室心筋速度マッピング(mvm)は、心磁気共鳴(cmr)技術である。 本稿では,これらのCMRマルチチャネルデータに基づく標準U-Net手法を改善する新しいフレームワークを提案する。 提案するネットワークは, シングルチャネルデータで訓練された標準U-Netネットワークと比較して, 性能が向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-16T16:15:55Z)
• Cardiac Segmentation on Late Gadolinium Enhancement MRI: A Benchmark Study from Multi-Sequence Cardiac MR Segmentation Challenge [43.01944884184009]
  本稿では,MII 2019とともに,Multi-Sequence MR (MS-CMR) チャレンジの選択的結果を示す。 新しいアルゴリズムを開発し、LGE CMRセグメンテーションのための既存のアルゴリズムをベンチマークし、客観的に比較することを目的としていた。 これらの手法の成功は主に、MS-CMR画像からの補助的配列を含むことによる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T17:04:38Z)
• A Global Benchmark of Algorithms for Segmenting Late Gadolinium-Enhanced Cardiac Magnetic Resonance Imaging [90.29017019187282]
  現在世界最大の心臓LGE-MRIデータセットである154個の3D LGE-MRIを用いた「2018 left Atrium Challenge」。 技術および生物学的指標を用いた提案アルゴリズムの解析を行った。 その結果, 最上部法は93.2%, 平均表面は0.7mmであった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-26T08:49:17Z)
• 4D Deep Learning for Multiple Sclerosis Lesion Activity Segmentation [49.32653090178743]
  我々は,MRIボリュームの履歴を用いて,この問題をフル4次元ディープラーニングに拡張することで,性能が向上するかどうか検討する。 提案手法は, 病変側真陽性率0.84, 病変側偽陽性率0.19で従来手法より優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T11:41:01Z)
• Multifold Acceleration of Diffusion MRI via Slice-Interleaved Diffusion Encoding (SIDE) [50.65891535040752]
  本稿では,Slice-Interleaved Diffusionと呼ばれる拡散符号化方式を提案する。 SIDEは、拡散重み付き(DW)画像ボリュームを異なる拡散勾配で符号化したスライスでインターリーブする。 また,高いスライスアンサンプデータからDW画像を効果的に再構成するためのディープラーニングに基づく手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-25T14:48:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。