論文の概要: Segmenting Bi-Atrial Structures Using ResNext Based Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02892v3
• Date: Sat, 04 Oct 2025 06:06:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 14:28:09.460829
• Title: Segmenting Bi-Atrial Structures Using ResNext Based Framework
• Title（参考訳）: ResNextベースのフレームワークによる両房構造分割
• Authors: Malitha Gunawardhana, Mark L Trew, Gregory B Sands, Jichao Zhao,
• Abstract要約: 左心房(LA)と右心房(RA)の完全自動セグメンテーションのための新しい2段階ディープラーニングフレームワークTASSNetを提案する。 TASSNetは、(i)限られた医療データセットからの特徴抽出を強化するResNeXtベースのエンコーダ、(ii)高度に不均衡な小さな3Dセグメンテーションタスクにおける収束不安定に対処するための循環学習率スケジュールの2つの主要なイノベーションを紹介している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0838948803252904
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Atrial Fibrillation (AF), the most common sustained cardiac arrhythmia worldwide, increasingly requires accurate bi-atrial structural assessment to guide ablation strategies, particularly in persistent AF. Late gadolinium-enhanced magnetic resonance imaging (LGE-MRI) enables visualisation of atrial fibrosis, but precise manual segmentation remains time-consuming, operator-dependent, and prone to variability. We propose TASSNet, a novel two-stage deep learning framework for fully automated segmentation of both left atrium (LA) and right atrium (RA), including atrial walls and cavities, from 3D LGE-MRI. TASSNet introduces two main innovations: (i) a ResNeXt-based encoder to enhance feature extraction from limited medical datasets, and (ii) a cyclical learning rate schedule to address convergence instability in highly imbalanced, small-batch 3D segmentation tasks. We evaluated our method on two datasets, one of which was completely out-of-distribution, without any additional training. In both cases, TASSNet successfully segmented atrial structures with high accuracy. These results highlight TASSNet's potential for robust and reproducible bi-atrial segmentation, enabling advanced fibrosis quantification and personalised ablation planning in clinical AF management.
• Abstract（参考訳）: 心房細動 (Atrial Fibrillation, AF) は心房不整脈において, 特に持続性心房不整脈において, 正確な心房構造評価を必要としている。 後期ガドリニウム強調核磁気共鳴画像(LGE-MRI)は心房細動の可視化を可能にするが、正確な手指分割は時間を要する。 左心房(LA)と右心房(RA)の完全自動セグメンテーションのための新しい2段階ディープラーニングフレームワークTASSNetを提案する。 TASSNetの主なイノベーションは2つある。 i)限られた医療データセットからの特徴抽出を強化するResNeXtベースのエンコーダ (II)高度不均衡な小バッチ3次元セグメンテーションタスクにおける収束不安定に対処するための循環学習率スケジュール。 提案手法を2つのデータセットで評価した。 いずれの場合も、TASSNetは高い精度で心房構造を分割することに成功した。 これらの結果から, TASSNetが心房細動を再現し, 高度な線維化定量化と臨床AF管理における個人化アブレーション計画を可能にした可能性が示唆された。

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