PARASIDE: An Automatic Paranasal Sinus Segmentation and Structure Analysis Tool for MRI

要約

慢性副鼻腔炎 (CRS) は、一般的かつ持続的な副鼻腔炎症であり、一般人口の 5 ～ 12% が罹患しています。
これは生活の質に重大な影響を与えますが、臨床評価では主観的な性質があるため、評価が困難なことがよくあります。
T1 MRI で上顎洞、前頭筋、蝶形骨、篩骨筋の構造の空気と軟組織のボリュームをセグメント化するための自動ツール PARASIDE を紹介します。
そのセグメンテーションを利用することで、これまで手動で主観的にのみ観察されていた特徴の関係を定量化できます。
私たちは模範的な研究を実施し、構造と放射線医学レポートの間の体積と強度の両方の関係を示しました。
軟組織のセグメンテーションは良好ですが、空気量の自動注釈も優れています。
空気構造上の平均強度は一貫して軟組織の平均強度を下回っており、完全な分離性に近いものとなっています。
健康な被験者は、軟組織の体積が小さく、強度も低くなります。
私たちが開発したシステムは、16 個の構造を自動化した初の鼻全体セグメンテーションであり、ルンド・マッカイ スコアなどの医療関連の特徴を計算できます。

要約(オリジナル)

Chronic rhinosinusitis (CRS) is a common and persistent sinus imflammation that affects 5 – 12\% of the general population. It significantly impacts quality of life and is often difficult to assess due to its subjective nature in clinical evaluation. We introduce PARASIDE, an automatic tool for segmenting air and soft tissue volumes of the structures of the sinus maxillaris, frontalis, sphenodalis and ethmoidalis in T1 MRI. By utilizing that segmentation, we can quantify feature relations that have been observed only manually and subjectively before. We performed an exemplary study and showed both volume and intensity relations between structures and radiology reports. While the soft tissue segmentation is good, the automated annotations of the air volumes are excellent. The average intensity over air structures are consistently below those of the soft tissues, close to perfect separability. Healthy subjects exhibit lower soft tissue volumes and lower intensities. Our developed system is the first automated whole nasal segmentation of 16 structures, and capable of calculating medical relevant features such as the Lund-Mackay score.

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