Multi-view Cardiac Image Segmentation via Trans-Dimensional Priors

要約

我々は、多視点心臓画像セグメンテーションのための新しい多段階超次元アーキテクチャを提案します。
私たちの方法は、長軸 (2D) と短軸 (3D) の磁気共鳴 (MR) 画像の関係を利用して、3D から 2D へ、さらに 3D への順次セグメンテーションを実行し、長軸画像と短軸画像をセグメント化します。
。
最初の段階では、短軸画像を使用して 3D セグメンテーションが実行され、予測は長軸ビューに変換され、次の段階で事前のセグメンテーションとして使用されます。
2 番目のステップでは、心臓位置特定およびクロッピング (HLC) モジュールを使用する前に、心臓領域の位置を特定し、セグメンテーションの周りでトリミングし、2D セグメンテーションが実行される画像の心臓領域に後続のモデルの焦点を当てます。
同様に、長軸予測を短軸ビューに変換し、心臓領域の位置を特定してトリミングし、再度 3D セグメンテーションを実行して最初の短軸セグメンテーションを改良します。
心臓 MRI (M&Ms-2) データセットにおける多疾患、多ビュー、多中心右心室セグメンテーションに関する提案手法を評価します。この手法は、心臓の関心領域のセグメント化において最先端の手法を上回っています。
短軸画像と長軸画像の両方。
事前トレーニングされたモデル、ソースコード、実装の詳細は一般に公開されます。

要約(オリジナル)

We propose a novel multi-stage trans-dimensional architecture for multi-view cardiac image segmentation. Our method exploits the relationship between long-axis (2D) and short-axis (3D) magnetic resonance (MR) images to perform a sequential 3D-to-2D-to-3D segmentation, segmenting the long-axis and short-axis images. In the first stage, 3D segmentation is performed using the short-axis image, and the prediction is transformed to the long-axis view and used as a segmentation prior in the next stage. In the second step, the heart region is localized and cropped around the segmentation prior using a Heart Localization and Cropping (HLC) module, focusing the subsequent model on the heart region of the image, where a 2D segmentation is performed. Similarly, we transform the long-axis prediction to the short-axis view, localize and crop the heart region and again perform a 3D segmentation to refine the initial short-axis segmentation. We evaluate our proposed method on the Multi-Disease, Multi-View & Multi-Center Right Ventricular Segmentation in Cardiac MRI (M&Ms-2) dataset, where our method outperforms state-of-the-art methods in segmenting cardiac regions of interest in both short-axis and long-axis images. The pre-trained models, source code, and implementation details will be publicly available.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google