論文の概要: Anchored Fusion for Automated Airway Segmentation in Pediatric and Adult CT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.40702v1
• Date: Wed, 28 Oct 2026 20:18:39 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-11-03 19:40:52.964355
• Title: Anchored Fusion for Automated Airway Segmentation in Pediatric and Adult CT
• Title（参考訳）: 小児および成人CTにおける自動気道切離に対するアンコールド固定術
• Abstract要約: 胸部CTからの気道セグメンテーションは気道の大きさと成長の分枝レベルの測定を可能にする。 末梢気管支は、特に気道が小さく、注釈付きスキャンがほとんどない小児では、分断が困難である。 本稿では, TfeNet, MEDPSeg, 再実装されたAirMorphのボクセル結合を考慮したアンカードフュージョン(A-Fuse)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36944296923226316
• License:
• Abstract: Airway segmentation from chest CT enables branch-level measurement of airway size and growth, but peripheral bronchi remain hard to segment, particularly in children, whose airways are smaller and for whom few annotated scans exist. Different models recover complementary branches of the airway tree. Their union improves overall tree coverage but also introduces disconnected non-airway objects. We propose anchored fusion (A-Fuse), which takes the voxel-wise union of TfeNet, a retrained MEDPSeg and a reimplemented AirMorph and retains the connected component with greatest overlap with the AirMorph mask. On 30 held-out adult CTs from the ATM'26 training set, A-Fuse reaches a Dice score of 93.24% and the highest branch detection rate among compared methods (92.05%). On nine pediatric scans, it reaches 94.15% Dice and 68.79% branch detection. A-Fuse retains the airway tree in all 39 test scans, whereas keeping the largest component selects a non-airway object in four. A-Fuse is deployed as an automated web application and we release all code, trained weights and an open-source ITK-SNAP extension for 3D tubular segmentation editing.
• Abstract（参考訳）: 胸部CTからの気道分節化は気道の大きさと成長の分枝レベルの測定を可能にするが、特に気道が小さく、注視の少ない小児の末梢気管支の分節は困難である。 異なるモデルは気道木の相補的な枝を復元する。 彼らの連合は全体のツリーカバレッジを改善し、また非エアウェイオブジェクトも導入している。 本稿では,TfeNetのボクセル結合,再訓練されたMEDPSeg,再実装されたAirMorphを,AirMorphマスクと最大の重なり合いで保持するアンカードフュージョン(A-Fuse)を提案する。 ATM'26のトレーニングセットから採取した30個の成人CTでは、A-Fuseは93.24%のDiceスコアに達し、比較した手法のうち最も高い分岐検出率(92.05%)に達した。 9回の小児スキャンでは94.15%のDiceと68.79%のブランチ検出に到達した。 A-Fuseは39のテストスキャンでエアウェイツリーを保持し、最大のコンポーネントは非エアウェイオブジェクトを4つに選択する。 A-Fuseは自動化されたWebアプリケーションとしてデプロイされ、3次元管状セグメンテーション編集のためのすべてのコード、訓練されたウェイト、オープンソースITK-SNAP拡張をリリースする。

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