Train-Free Segmentation in MRI with Cubical Persistent Homology

要約

トポロジカル データ解析 (TDA) を使用した MRI スキャンのセグメンテーションの新しい一般的な方法について説明します。これにより、従来の機械学習アプローチに比べていくつかの利点が得られます。
これは 3 つのステップで機能し、最初に自動しきい値処理によってセグメント化するオブジェクト全体を識別し、次にトポロジーが事前にわかっている特有のサブセットを検出し、最後にセグメンテーションのさまざまなコンポーネントを推定します。
TDA の古典的なアイデアを呼び起こしますが、このようなアルゴリズムは深層学習手法とは別に提案されたことはありません。
これを達成するために、私たちのアプローチでは、画像の相同性に加えて、この文脈では決して利用されていないと思われる情報である代表的なサイクルの位置特定も考慮に入れています。
特に、大規模な注釈付きデータ セットを必要とせずにセグメンテーションを実行できる機能を提供します。
また、TDA は、トポロジ上の特徴をセグメンテーション コンポーネントに明示的にマッピングすることにより、より解釈しやすく安定したセグメンテーションのフレームワークを提供します。
検出される幾何学的オブジェクトを適応させることにより、アルゴリズムを広範囲のデータ セグメンテーションの課題に合わせて調整できます。
私たちは、球体が検出される脳 MRI での膠芽腫のセグメンテーション、円柱を含む心臓 MRI での心筋、2D スライスが円である胎児脳 MRI での皮質板検出の例を注意深く研究しています。
私たちの手法を最先端のアルゴリズムと比較します。

要約(オリジナル)

We describe a new general method for segmentation in MRI scans using Topological Data Analysis (TDA), offering several advantages over traditional machine learning approaches. It works in three steps, first identifying the whole object to segment via automatic thresholding, then detecting a distinctive subset whose topology is known in advance, and finally deducing the various components of the segmentation. Although convoking classical ideas of TDA, such an algorithm has never been proposed separately from deep learning methods. To achieve this, our approach takes into account, in addition to the homology of the image, the localization of representative cycles, a piece of information that seems never to have been exploited in this context. In particular, it offers the ability to perform segmentation without the need for large annotated data sets. TDA also provides a more interpretable and stable framework for segmentation by explicitly mapping topological features to segmentation components. By adapting the geometric object to be detected, the algorithm can be adjusted to a wide range of data segmentation challenges. We carefully study the examples of glioblastoma segmentation in brain MRI, where a sphere is to be detected, as well as myocardium in cardiac MRI, involving a cylinder, and cortical plate detection in fetal brain MRI, whose 2D slices are circles. We compare our method to state-of-the-art algorithms.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google