論文の概要: KEVS: Enhancing Segmentation of Visceral Adipose Tissue in Pre-Cystectomy CT with Gaussian Kernel Density Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22592v1
• Date: Fri, 28 Mar 2025 16:41:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:31:59.509009
• Title: KEVS: Enhancing Segmentation of Visceral Adipose Tissue in Pre-Cystectomy CT with Gaussian Kernel Density Estimation
• Title（参考訳）: KEVS:ガウス核密度推定による前胸腺摘出術における内臓脂肪組織の分画促進
• Authors: Thomas Boucher, Nicholas Tetlow, Annie Fung, Amy Dewar, Pietro Arina, Sven Kerneis, John Whittle, Evangelos B. Mazomenos,
• Abstract要約: 嚢胞摘出患者の内臓脂肪組織(VAT)の分布は術後合併症の徴候である。 コンピュートトトモグラフィー(CT)の既存のVATセグメンテーション法は、サーブレット間の変動に制限がある。 本報告では, 術前CTにおけるVAT予測のための新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9937570340630559
• License:
• Abstract: Purpose: The distribution of visceral adipose tissue (VAT) in cystectomy patients is indicative of the incidence of post-operative complications. Existing VAT segmentation methods for computed tomography (CT) employing intensity thresholding have limitations relating to inter-observer variability. Moreover, the difficulty in creating ground-truth masks limits the development of deep learning (DL) models for this task. This paper introduces a novel method for VAT prediction in pre-cystectomy CT, which is fully automated and does not require ground-truth VAT masks for training, overcoming aforementioned limitations. Methods: We introduce the Kernel density Enhanced VAT Segmentator ( KEVS), combining a DL semantic segmentation model, for multi-body feature prediction, with Gaussian kernel density estimation analysis of predicted subcutaneous adipose tissue to achieve accurate scan-specific predictions of VAT in the abdominal cavity. Uniquely for a DL pipeline, KEVS does not require ground-truth VAT masks. Results: We verify the ability of KEVS to accurately segment abdominal organs in unseen CT data and compare KEVS VAT segmentation predictions to existing state-of-the-art (SOTA) approaches in a dataset of 20 pre-cystectomy CT scans, collected from University College London Hospital (UCLH-Cyst), with expert ground-truth annotations. KEVS presents a 4.80% and 6.02% improvement in Dice Coefficient over the second best DL and thresholding-based VAT segmentation techniques respectively when evaluated on UCLH-Cyst. Conclusion: This research introduces KEVS; an automated, SOTA method for the prediction of VAT in pre-cystectomy CT which eliminates inter-observer variability and is trained entirely on open-source CT datasets which do not contain ground-truth VAT masks.
• Abstract（参考訳）: 目的:嚢胞摘出症例における内臓脂肪組織(VAT)の分布は術後合併症の発生を示唆する。 コンピュートトトモグラフィー(CT)の既存のVATセグメンテーション法は、サーブレット間の変動に制限がある。 さらに, 地道マスク作成の難しさは, この課題に対するディープラーニング(DL)モデルの開発を制限している。 本稿では,前嚢摘出CTにおけるVAT予測法について紹介する。これは完全自動化されており,トレーニングに地道なVATマスクを必要としないため,上記の制限を克服する。 方法:Kernel density Enhanced VAT Segmentator (KEVS)について,多体特徴予測のためのDLセマンティックセグメンテーションモデルと,腹腔内のVATの正確なスキャン特異的予測を実現するための予測皮下脂肪組織のガウス核密度推定解析を併用した。 DLパイプラインに共通して、KEVSは地上のVATマスクを必要としない。 結果: 大学ロンドン病院(UCLH-Cyst)から収集した20検体を用いて, KEVSが腹腔内臓器を正確にCTデータに分割し, KEVS VATセグメンテーション予測と既存のSOTA(State-of-the-artectomy CT)アプローチとの比較を行った。 KEVSは、UCLH-Cystでの評価において、第2の最高のDLとしきい値に基づくVATセグメンテーション技術に対して、Dice Coefficientの4.80%と6.02%の改善を示す。 結語: 本研究は, 嚢胞切除術前CTにおけるVATの自動予測のためのSOTA手法であるKEVSを導入し, サーバ間変動を排除し, 地中VATマスクを含まないオープンソースCTデータセットを全面的にトレーニングした。

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