Contouring by Unit Vector Field Regression

要約

この研究では、学習された単位ベクトル場に沿って「歩く」ことによって輪郭を描く、単純な深層学習ベースの方法を導入します。
私たちは、脊椎 MRI で仙腸関節 (SIJ) の輪郭を描写するタスクにおける開いた輪郭の特殊なケースに対するパイプラインの有効性を実証します。
(i) 元のグラウンド トゥルースに対する予測輪郭の平均二乗平均平方根誤差は 95% の確率で 4.5 ピクセル (標準的な T1 強調 SIJ MRI の場合は 2.5 mm) 未満であり、(ii) 提案された
この方法は、回帰頂点のベースラインや等高線のランドマークよりも優れています。

要約(オリジナル)

This work introduces a simple deep-learning based method to delineate contours by `walking’ along learnt unit vector fields. We demonstrate the effectiveness of our pipeline on the unique case of open contours on the task of delineating the sacroiliac joints (SIJs) in spinal MRIs. We show that: (i) 95% of the time the average root mean square error of the predicted contour against the original ground truth is below 4.5 pixels (2.5mm for a standard T1-weighted SIJ MRI), and (ii) the proposed method is better than the baseline of regressing vertices or landmarks of contours.

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