論文の概要: Multi-Stage Segmentation and Cascade Classification Methods for Improving Cardiac MRI Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09386v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 15:53:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 17:02:00.646249
• Title: Multi-Stage Segmentation and Cascade Classification Methods for Improving Cardiac MRI Analysis
• Title（参考訳）: 心臓MRI解析における多段階分割法とカスケード分類法
• Authors: Vitalii Slobodzian, Pavlo Radiuk, Oleksander Barmak, Iurii Krak,
• Abstract要約: 心磁気共鳴画像のセグメンテーションと分類における深層学習に基づく新しいアプローチを提案する。 その結果,左心室では0.974,右心室では0.947のDice係数が得られた。 分類には,肥大型心筋症,心筋梗塞,拡張型心筋症などの心疾患を識別するために,深層学習分類器のカスケードが用いられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.236546465767026
• License:
• Abstract: The segmentation and classification of cardiac magnetic resonance imaging are critical for diagnosing heart conditions, yet current approaches face challenges in accuracy and generalizability. In this study, we aim to further advance the segmentation and classification of cardiac magnetic resonance images by introducing a novel deep learning-based approach. Using a multi-stage process with U-Net and ResNet models for segmentation, followed by Gaussian smoothing, the method improved segmentation accuracy, achieving a Dice coefficient of 0.974 for the left ventricle and 0.947 for the right ventricle. For classification, a cascade of deep learning classifiers was employed to distinguish heart conditions, including hypertrophic cardiomyopathy, myocardial infarction, and dilated cardiomyopathy, achieving an average accuracy of 97.2%. The proposed approach outperformed existing models, enhancing segmentation accuracy and classification precision. These advancements show promise for clinical applications, though further validation and interpretation across diverse imaging protocols is necessary.
• Abstract（参考訳）: 心臓磁気共鳴画像のセグメンテーションと分類は、心臓の状態を診断するために重要であるが、現在のアプローチでは精度と一般化性の課題に直面している。 本研究では,新しい深層学習アプローチを導入することで,心臓磁気共鳴画像のセグメント化と分類をさらに進めることを目的とする。 セグメンテーションにはU-NetモデルとResNetモデルを用いた多段階プロセスを用い,さらにガウス平滑化により,左室ではDice係数0.974,右室では0.947のセグメンテーション精度が向上した。 分類には、肥大型心筋症、心筋梗塞、拡張型心筋症などの心疾患を識別するために、ディープラーニング分類器のカスケードが用いられ、平均精度は97.2%に達した。 提案手法は既存のモデルより優れ,セグメンテーション精度と分類精度が向上した。 これらの進歩は臨床応用に有望であるが、様々な画像プロトコルのさらなる検証と解釈が必要である。

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