Generalised Automatic Anatomy Finder (GAAF): A general framework for 3D location-finding in CT scans

要約

3D CTスキャンで一般的な解剖学的位置を識別するために、一般化された自動解剖学的ファインダーであるGAAFを提示します。
GAAF はエンド ツー エンドのパイプラインであり、データの前処理、モデルのトレーニング、および推論のための専用モジュールを備えています。
その中核として、GAAF はカスタムのローカリゼーション畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用します。
CNN モデルは小型で軽量で、特定のアプリケーションに合わせて調整できます。
GAAF フレームワークは、これまで頭頸部でテストされており、脳幹の重心などの解剖学的位置を見つけることができます。
GAAF はオープン アクセス データセットで評価され、正確で堅牢なローカリゼーション パフォーマンスが可能です。
すべてのコードはオープン ソースであり、https://github.com/rrr-uom-projects/GAAF で入手できます。

要約(オリジナル)

We present GAAF, a Generalised Automatic Anatomy Finder, for the identification of generic anatomical locations in 3D CT scans. GAAF is an end-to-end pipeline, with dedicated modules for data pre-processing, model training, and inference. At it’s core, GAAF uses a custom a localisation convolutional neural network (CNN). The CNN model is small, lightweight and can be adjusted to suit the particular application. The GAAF framework has so far been tested in the head and neck, and is able to find anatomical locations such as the centre-of-mass of the brainstem. GAAF was evaluated in an open-access dataset and is capable of accurate and robust localisation performance. All our code is open source and available at https://github.com/rrr-uom-projects/GAAF.

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