論文の概要: High Accuracy Pulmonary Vessel Segmentation for Contrast and Non-contrast CT Images and Its Clinical Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16988v1
• Date: Fri, 21 Mar 2025 09:54:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:55:40.997878
• Title: High Accuracy Pulmonary Vessel Segmentation for Contrast and Non-contrast CT Images and Its Clinical Evaluation
• Title（参考訳）: 造影CT像と非造影CT像の高精度肺血管郭清法とその臨床的評価
• Authors: Ying Ming, Shaoze Luo, Longfei Zhao, Qiqi Xu, Wei Song,
• Abstract要約: コントラスト画像と非コントラスト画像の両方から肺血管自動分割のための3次元画像分割アルゴリズムを提案する。 本研究では,複数のベンダや国から427セットの高精度CTデータを使用した。 肺血管セグメンテーションの精度と完全性は良好である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.888317341648462
• License:
• Abstract: Accurate segmentation of pulmonary vessels plays a very critical role in diagnosing and assessing various lung diseases. In clinical practice, diagnosis is typically carried out using CTPA images. However, there is a lack of high-precision pulmonary vessel segmentation algorithms for CTPA, and pulmonary vessel segmentation for NCCT poses an even greater challenge. In this study, we propose a 3D image segmentation algorithm for automated pulmonary vessel segmentation from both contrast and non-contrast CT images. In the network, we designed a Vessel Lumen Structure Optimization Module (VLSOM), which extracts the centerline of vessels and adjusts the weights based on the positional information and adds a Cl-Dice-Loss to supervise the stability of the vessels structure. In addition, we designed a method for generating vessel GT from CTPA to NCCT for training models that support both CTPA and NCCT. In this work, we used 427 sets of high-precision annotated CT data from multiple vendors and countries. Finally, our experimental model achieved Cl-Recall, Cl-DICE and Recall values of 0.879, 0.909, 0.934 (CTPA) and 0.928, 0.936, 0.955 (NCCT) respectively. This shows that our model has achieved good performance in both accuracy and completeness of pulmonary vessel segmentation. In clinical visual evaluation, our model also had good segmentation performance on various disease types and can assist doctors in medical diagnosis, verifying the great potential of this method in clinical application.
• Abstract（参考訳）: 肺血管の正確なセグメンテーションは、様々な肺疾患の診断と評価において非常に重要な役割を担っている。 臨床ではCTPA画像を用いて診断を行うのが一般的である。 しかし,CTPAの高精度肺血管分画アルゴリズムが欠如しており,NCCTの肺血管分画がさらに課題となっている。 本研究では,造影CT画像と非造影CT画像から肺血管の自動分画を行うための3次元画像分画アルゴリズムを提案する。 ネットワークでは,船体の中心線を抽出し,位置情報に基づいて重みを調整するVLSOM (Velssel Lumen Structure Optimization Module) を設計し,船体の安定性を監視できるCl-Dice-Lossを追加した。 また,CTPAとNCCTの両方をサポートする訓練モデルにおいて,CTPAからNCCTへの血管GT生成法を設計した。 本研究では,複数のベンダや国から427セットの高精度CTデータを使用した。 最後に, Cl-Recall, Cl-DICE, Recall値 0.879, 0.909, 0.934 (CTPA) および 0.928, 0.936, 0.955 (NCCT) をそれぞれ達成した。 本モデルは肺血管の分節の精度と完全性の両方において良好な性能を示した。 臨床視力評価では, 各種疾患に対するセグメンテーション性能も良好であり, 医師の診断支援を可能とし, 臨床応用の可能性を確認した。

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