論文の概要: Automatic Left Ventricular Cavity Segmentation via Deep Spatial Sequential Network in 4D Computed Tomography Studies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12853v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 12:29:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:57:30.249259
• Title: Automatic Left Ventricular Cavity Segmentation via Deep Spatial Sequential Network in 4D Computed Tomography Studies
• Title（参考訳）: 4次元CT研究における深部空間連続ネットワークによる左室空洞自動分離
• Authors: Yuyu Guo, Lei Bi, Zhengbin Zhu, David Dagan Feng, Ruiyan Zhang, Qian Wang, Jinman Kim,
• Abstract要約: 心電図を自動分割する新しい手法を提案する。 空間シーケンシャル(SS)ネットワークを導入し,LVCの変形特性と運動特性を教師なしで学習する。 心電図(CT)データセットを用いて,双方向学習法(SS-BL)を用いたネットワークが従来のLCVセグメンテーション法より優れていたことを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.358413194053103
• License:
• Abstract: Automated segmentation of left ventricular cavity (LVC) in temporal cardiac image sequences (multiple time points) is a fundamental requirement for quantitative analysis of its structural and functional changes. Deep learning based methods for the segmentation of LVC are the state of the art; however, these methods are generally formulated to work on single time points, and fails to exploit the complementary information from the temporal image sequences that can aid in segmentation accuracy and consistency among the images across the time points. Furthermore, these segmentation methods perform poorly in segmenting the end-systole (ES) phase images, where the left ventricle deforms to the smallest irregular shape, and the boundary between the blood chamber and myocardium becomes inconspicuous. To overcome these limitations, we propose a new method to automatically segment temporal cardiac images where we introduce a spatial sequential (SS) network to learn the deformation and motion characteristics of the LVC in an unsupervised manner; these characteristics were then integrated with sequential context information derived from bi-directional learning (BL) where both chronological and reverse-chronological directions of the image sequence were used. Our experimental results on a cardiac computed tomography (CT) dataset demonstrated that our spatial-sequential network with bi-directional learning (SS-BL) method outperformed existing methods for LVC segmentation. Our method was also applied to MRI cardiac dataset and the results demonstrated the generalizability of our method.
• Abstract（参考訳）: 心電図における左室空洞(LVC)の自動分画は、その構造的および機能的変化を定量的に解析するための基本的な要件である。 深層学習に基づくLVCのセグメンテーションの手法は最先端の手法であるが、これらの手法は一般に単一のタイムポイントで機能するように定式化されており、時間ポイントをまたいだ画像間のセグメンテーションの精度と一貫性を補助する時間画像シーケンスからの補完的な情報を利用することができない。 これらのセグメンテーション法は、左心室が最小の不規則な形状に変形し、血液室と心筋の境界が目立たなくなる、エンドシストール(ES)位相像のセグメンテーションに不適である。 これらの制約を克服するために,空間的逐次(SS)ネットワークを導入してLVCの変形と運動特性を教師なしで学習する時空間心画像の自動分割手法を提案し,その特徴を,画像シーケンスの時間的方向と逆時間的方向の両方を用いた双方向学習(BL)から得られた逐次的コンテキスト情報と統合した。 心電図(CT)データセットを用いた実験の結果,2方向学習法(SS-BL)を用いた空間系列ネットワークは,従来のLVCセグメンテーション法よりも優れていた。 また,MRIの心的データセットにも適用し,本手法の一般化性を実証した。

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