On the Automated Segmentation of Epicardial and Mediastinal Cardiac Adipose Tissues Using Classification Algorithms

要約

心臓の周囲にある脂肪蓄積の定量化は、いくつかの疾患と相関する健康リスク要因を評価するための正確な手順です。
ただし、このタイプの評価は、必要な人間の作業負荷のため、臨床診療では広く採用されていません。
この作品は、心臓の脂肪パッドの自動セグメンテーションのための新しい手法を提案しています。
この手法は、分類アルゴリズムを心臓 CT 画像のセグメンテーションに適用することに基づいています。
さらに、このタスクに関するいくつかのアルゴリズムのパフォーマンスを広範に評価し、どのアルゴリズムがより優れた予測モデルを提供したかについて説明します。
実験結果によると、心外膜脂肪と縦隔脂肪の分類の平均精度は 98.4% で、平均真陽性率は 96.2% でした。
平均して、セグメント化された患者とグラウンド トゥルースに関する Dice 類似性指数は 96.8% に等しかった。
Therfore、私たちの技術は、今日まで心臓脂肪の自動セグメンテーションで最も正確な結果を達成しています。

要約(オリジナル)

The quantification of fat depots on the surroundings of the heart is an accurate procedure for evaluating health risk factors correlated with several diseases. However, this type of evaluation is not widely employed in clinical practice due to the required human workload. This work proposes a novel technique for the automatic segmentation of cardiac fat pads. The technique is based on applying classification algorithms to the segmentation of cardiac CT images. Furthermore, we extensively evaluate the performance of several algorithms on this task and discuss which provided better predictive models. Experimental results have shown that the mean accuracy for the classification of epicardial and mediastinal fats has been 98.4% with a mean true positive rate of 96.2%. On average, the Dice similarity index, regarding the segmented patients and the ground truth, was equal to 96.8%. Therfore, our technique has achieved the most accurate results for the automatic segmentation of cardiac fats, to date.

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