論文の概要: A Digitalized Atlas for Pulmonary Airway
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11039v1
- Date: Sun, 15 Dec 2024 03:35:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-17 13:55:23.339864
- Title: A Digitalized Atlas for Pulmonary Airway
- Title(参考訳): 肺気道用デジタルアトラス
- Authors: Minghui Zhang, Chenyu Li, Hanxiao Zhang, Yaoyu Liu, Yun Gu,
- Abstract要約: AirwayAtlasは、気道解剖を自動抽出するためのエンドツーエンドパイプラインである。
コンパクトな表現であるAirwaySignは、気道分岐の多様な特徴に基づいて生成される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 18.488174988489984
- License:
- Abstract: In this work, we proposed AirwayAtlas, which is an end-to-end pipeline for automatic extraction of airway anatomies with lobar, segmental and subsegmental labeling. A compact representation, AirwaySign, is generated based on diverse features of airway branches. Experiments on multi-center datasets validated the effectiveness of AirwayAtlas. We also demonstrated that AirwaySign is a powerful tool for correlation analysis on pulmonary diseases.
- Abstract(参考訳): 本研究では,ロバー,セグメント,サブセグメンショナルラベリングを用いた気道解剖の自動抽出のためのエンドツーエンドパイプラインであるAirwayAtlasを提案する。
コンパクトな表現であるAirwaySignは、気道分岐の多様な特徴に基づいて生成される。
マルチセンターデータセットの実験により、AirwayAtlasの有効性が検証された。
また,AirwaySignは肺疾患の相関解析の強力なツールであることも実証した。
関連論文リスト
- Skeleton Supervised Airway Segmentation [27.65479179170118]
気道に合わせた新しいスケルトンレベルのアノテーション(SkA)を導入し,アノテーションのワークフローを簡素化する。
また,正確な気道セグメンテーションを実現するための骨格教師あり学習フレームワークを提案する。
実験の結果,提案手法はSKAと競合する手法より優れており,その性能は1.96%に過ぎなかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-11T08:37:03Z) - AeroPath: An airway segmentation benchmark dataset with challenging
pathology [0.0]
肺気腫から大きな腫瘍まで,27枚のCT画像からなる新しいベンチマークデータセット(AeroPath)を導入する。
本稿では,自動気道セグメンテーションのためのマルチスケール核融合設計について述べる。ATM'22データセットでトレーニングし,AeroPathデータセットでテストし,競合するオープンソース手法に対してさらに評価した。
その結果,AeroPath データセットに含まれる全患者に対して,提案したアーキテクチャが位相的に正しいセグメンテーションを予測できた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T10:41:42Z) - Thoracic Cartilage Ultrasound-CT Registration using Dense Skeleton Graph [49.11220791279602]
一般的なアトラスから個々の患者への計画された経路を正確にマッピングすることは困難である。
アトラスから現在の設定へ計画されたパスを転送できるように、グラフベースの非厳密な登録を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-07T18:57:21Z) - Inferring Traffic Models in Terminal Airspace from Flight Tracks and
Procedures [52.25258289718559]
本稿では,レーダ監視データから収集したプロシージャデータとフライトトラックから可変性を学習可能な確率モデルを提案する。
任意の航空機数を含む交通量を生成するために,ペアワイズモデルを用いる方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-17T13:58:06Z) - SGDA: Towards 3D Universal Pulmonary Nodule Detection via Slice Grouped
Domain Attention [47.44114201293201]
肺がんは世界中でがんの死因となっている。
現在の肺結節検出法は通常ドメイン固有である。
肺結節検出ネットワークの一般化能力を高めるために,スライスグループドメインアテンション(SGDA)モジュールを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-07T03:17:49Z) - Two-stage Contextual Transformer-based Convolutional Neural Network for
Airway Extraction from CT Images [17.45239343953272]
CT画像を用いた気道セグメンテーションのための新しい2段階3次元コンテクスト変換器U-Netを提案する。
この方法は2つの段階から構成され、初期および改良された気道セグメンテーションを実行する。
第1段階では、サブネットに全気道マスクとCT画像が設けられ、サブネットに肺内マスクと対応するCTスキャンが提供される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-15T08:18:37Z) - Fuzzy Attention Neural Network to Tackle Discontinuity in Airway
Segmentation [67.19443246236048]
気道セグメンテーションは肺疾患の検査、診断、予後に重要である。
いくつかの小型の気道支線(気管支や終端など)は自動セグメンテーションの難しさを著しく増す。
本稿では,新しいファジィアテンションニューラルネットワークと包括的損失関数を備える,気道セグメンテーションの効率的な手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-05T16:38:13Z) - What Makes for Automatic Reconstruction of Pulmonary Segments [50.216231776343115]
肺の3次元再構成は肺癌の外科的治療計画において重要な役割を担っている。
しかし, 深層学習の時代には, 肺部分の自動再建は行われていない。
肺セグメント再建のための深部暗黙表面モデルImPulSeを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-07T04:24:17Z) - BronchusNet: Region and Structure Prior Embedded Representation Learning
for Bronchus Segmentation and Classification [53.53758990624962]
そこで我々は,BronchusNetという組込みフレームワークに先立って,正確な気管支分析を行うための領域と構造を提案する。
気管支分画のための適応型ハード領域対応UNetを提案する。
気管支枝の分類には,ハイブリッドな点-ボクセルグラフ学習モジュールを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-14T02:32:33Z) - Evaluation of automated airway morphological quantification for
assessing fibrosing lung disease [7.027000487683603]
気道拡張症は特発性肺線維症(IPF)の典型的特徴である
深層学習に基づく気道セグメンテーションから気道木をその葉と世代枝にパーセルする自動パイプラインであるAirQuantを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-19T21:30:42Z)
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。