要約
携帯用仰臥位胸部X線写真の画質は、コントラストが低く、ノイズが多いため、本質的に悪い。気管内挿管検出には、気管内チューブ（ETT）先端とカリナの位置が必要である。胸部X線撮影において、ETT先端とカリナの距離を求めることが目的である。このような問題を解決するために，我々はMask R-CNNを用いた特徴抽出法を提案する．Mask R-CNNは，画像中のチューブや気管分岐を予測する．そして，特徴抽出法により，ETT先端とカリーナの特徴点を求める．これにより、ETT-carina距離を求めることができる。実験では、再現率と精度において96%を超える結果を得ることができた。また，物体誤差は$4.7751 ㎛ 5.3420$ mm以下，ETT-carina距離誤差は$5.5432 ㎛ 6.3100$ mm以下である．外部検証の結果、提案手法は高いロバストネスを持つシステムであることがわかった。また，ピアソン相関係数によれば，ETT-carina distanceの測定において，認定集中治療専門医と我々の結果との間に強い相関があることがわかった．
要約(オリジナル)
The image quality of portable supine chest radiographs is inherently poor due to low contrast and high noise. The endotracheal intubation detection requires the locations of the endotracheal tube (ETT) tip and carina. The goal is to find the distance between the ETT tip and the carina in chest radiography. To overcome such a problem, we propose a feature extraction method with Mask R-CNN. The Mask R-CNN predicts a tube and a tracheal bifurcation in an image. Then, the feature extraction method is used to find the feature point of the ETT tip and that of the carina. Therefore, the ETT-carina distance can be obtained. In our experiments, our results can exceed 96\% in terms of recall and precision. Moreover, the object error is less than $4.7751\pm 5.3420$ mm, and the ETT-carina distance errors are less than $5.5432\pm 6.3100$ mm. The external validation shows that the proposed method is a high-robustness system. According to the Pearson correlation coefficient, we have a strong correlation between the board-certified intensivists and our result in terms of ETT-carina distance.
arxiv情報
| 著者 | Chi-Yeh Chen,Min-Hsin Huang,Yung-Nien Sun,Chao-Han Lai |
| 発行日 | 2022-06-07 05:18:46+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |