AutoComb: Automated Comb Sign Detector for 3D CTE Scans

要約

コームサインは、複数の胃腸疾患を検出するための重要なイメージングバイオマーカーです。
腸の壁に沿った血流の増加が潜在的な異常を示しているため、医師が炎症状態を診断するのに役立ちます。
その臨床的意義にもかかわらず、現在の検出方法は、マルチプラナーの画像指向の必要性により、手動で時間をかけており、主観的な解釈を起こしやすいです。
私たちの知る限り、私たちはCTEスキャンからの櫛記号を検出するための完全に自動化された手法を提案した最初です。
私たちの斬新なアプローチは、段階的アルゴリズムモジュールを介して処理を介して細かい血管分岐と壁の増強を識別することにより、病理学的高血管性の領域を示す確率的マップの開発に基づいています。
これらのモジュールには、ディープラーニングセグメンテーションモデル、ガウス混合モデル（GMM）、容器フィルターを使用した容器抽出、近隣の最大化による容器の反復確率的強化、容器上の距離ベースの重み制度を利用することが含まれます。
実験結果は、パイプラインがコームサインを効果的に識別し、クローン病および関連する高血管状態の診断精度を強化するための客観的で正確で信頼できるツールを提供することを示しています。

要約(オリジナル)

Comb Sign is an important imaging biomarker to detect multiple gastrointestinal diseases. It shows up as increased blood flow along the intestinal wall indicating potential abnormality, which helps doctors diagnose inflammatory conditions. Despite its clinical significance, current detection methods are manual, time-intensive, and prone to subjective interpretation due to the need for multi-planar image-orientation. To the best of our knowledge, we are the first to propose a fully automated technique for the detection of Comb Sign from CTE scans. Our novel approach is based on developing a probabilistic map that shows areas of pathological hypervascularity by identifying fine vascular bifurcations and wall enhancement via processing through stepwise algorithmic modules. These modules include utilising deep learning segmentation model, a Gaussian Mixture Model (GMM), vessel extraction using vesselness filter, iterative probabilistic enhancement of vesselness via neighborhood maximization and a distance-based weighting scheme over the vessels. Experimental results demonstrate that our pipeline effectively identifies Comb Sign, offering an objective, accurate, and reliable tool to enhance diagnostic accuracy in Crohn’s disease and related hypervascular conditions where Comb Sign is considered as one of the important biomarkers.

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