限定データによる外部注意支援多相脾臓血管損傷セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Zhou Yuyin; Dreizin David; Wang Yan; Liu Fengze; Shen Wei; Yuille Alan L.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202768625979 整理番号：22P0023179

限定データによる外部注意支援多相脾臓血管損傷セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

External Attention Assisted Multi-Phase Splenic Vascular Injury Segmentation with Limited Data

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発行年： 2022年01月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

脾臓は,鈍い腹部外傷で最も一般的に損傷した固形臓器の1つである。脾臓血管損傷のための多相CTからの自動セグメンテーションシステムの開発は,臨床意思決定支援と転帰予測を改善するための重症度等級づけを強化することができる。しかし,脾臓血管損傷の正確なセグメンテーションは以下の理由で困難である。1)脾臓血管損傷は,形状,組織,サイズ,および全体的外観において高度に変形可能である。および2)データ収集は,データ科学者と放射線科医の両方からの集中的な努力を必要とする複雑で高価な手順であり,大規模によく注釈されたデータセットを一般的に獲得するのを困難にする。これらの課題を考慮して,ここでは,特に限られたデータで,多相脾臓血管損傷セグメンテーションのための新しいフレームワークを設計した。一方では,著者らは,脾臓血管損傷のセグメンテーションを導くために,空間注意として擬似脾臓マスクを採掘するために外部データを活用することを提案した。他方,著者らは,異なる位相間の関係を完全に活用することによって,内部データをポピュレーションするために,生成敵対ネットワーク上に構築する合成位相増強モジュールを開発した。訓練中の外部注意と内部データ表現を共同強制することにより,提案手法は,他の競合する方法よりも性能が優れており,平均DSCに関して7%以上の一般的なDeepLab-v ̄3+基準を大幅に改善し,その有効性を確認した。【JST・京大機械翻訳】

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外傷の治療

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