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J-GLOBAL ID:202202238073067475   整理番号:22A0499530

ピクセルTopoIS:ロボット支援介入のためのピクセルトポロジー結合ガイドワイヤチップセグメンテーションフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

PixelTopoIS: a pixel-topology-coupled guidewire tip segmentation framework for robot-assisted intervention
著者 (10件):
資料名:
巻: 17  号:ページ: 329-341  発行年: 2022年 
JST資料番号: W4459A  ISSN: 1861-6410  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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目的:既存の研究は,画素レベルガイドワイヤセグメンテーションにおいて大きな性能を示した。しかし,トポロジーレベルセグメンテーションは,これらの研究で十分に利用されていない。ガイドワイヤ(チップ)エンドポイント位置決めと(ガイドワイヤ)ループ検出は典型的なトポロジーレベルガイドワイヤセグメンテーションタスクである。スーパーブガイドワイヤセグメンテーションアルゴリズムは,低いエンドポイント位置確認誤差と高いループ検出精度の両方を達成するべきである。方法:本論文では,ピクセルトポロジー結合ガイドワイヤ(チップ)セグメンテーションに焦点を当てた。貢献は,1)反復セグメンテーションフレームワークとピクセルトポロジー結合損失関数,2)ピクセルとトポロジーレベルの両者でのセグメンテーション結果を包括的に評価する新しいメトリック,(データセットは,放射線技師注釈付き結果による4500+X線画像を含む)から,第1の公的に利用可能なガイドワイヤデータセット(データセットをダウンロードできる)を含む2つのアルゴリズム的改良である。結果:このアルゴリズムは,ほとんどのシーケンスにおいて,画素レベル計量(F1スコアに対して0.06~4.21%)において最先端の方法を達成し,2つのシーケンスに関して最良の方法に匹敵する性能を達成した。また,提案手法は,新たに導入したメトリック上の競合性能(ループ存在精度の20%)を示した。また,実験を行い,著者らのフレームワークにおける異なる成分の機能性を定量的に検証した。結論:このフレームワークは,画素とトポロジーを等しく考慮することによってガイドワイヤを分割することにおいて有効であり,外科医/ロボットに対するチップのエンドポイント(ピクセルレベル)の正確な位置を提供し,同時に臨床的に意味のあるガイドワイヤ構造(トポロジーレベル)を保存する。Copyright CARS 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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図形・画像処理一般  ,  パターン認識 
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