Segmentation of tibiofemoral joint tissues from knee MRI using MtRA-Unet and incorporating shape information: Data from the Osteoarthritis Initiative

要約

変形性膝関節症 (KOA) は、首と背中の痛みに次いで 3 番目に多い筋骨格系疾患 (MSD) です。
このような重度の MSD を監視するには、通常、膝の磁気共鳴画像 (MRI) からの自動セグメンテーション アルゴリズムを使用して、大腿骨、脛骨、および脛大腿軟骨のセグメンテーション マップにアクセスします。
しかし、最近の研究では、そのようなセグメント化は多段階フレームワークからのみ考えられるため、データ処理の問題が発生し、継続的な手動推論が必要となり、迅速かつ正確な臨床診断を行うことができなくなります。
これらの問題を解決するために、この論文では、大腿骨、脛骨、および脛骨大腿軟骨を自動的にセグメント化するマルチ解像度 Attentive-Unet (MtRA-Unet) を提案します。
提案された研究には、大腿骨、脛骨、および脛骨大腿軟骨のマルチコンテキスト情報と構造解剖学的詳細に焦点を当てた、新しい多重解像度特徴融合 (MRFF) および形状再構成 (SR) 損失が含まれています。
これまでのアプローチとは異なり、提案された作業は、大腿骨で 98.5%、脛骨で 98.4%、大腿軟骨 (FC) で 89.1%、および 86.1% の Dice 類似性係数 (DSC) を生成する単一段階のエンドツーエンドのフレームワークです。
重要な MRI スライスの脛骨軟骨 (TC) の %。これは臨床医が KOA を評価する際に役立ちます。
被験者あたりの MRI ボリューム (160 スライス) をセグメント化する時間は 22 秒です。
これは最先端技術の中でも最速の 1 つです。
さらに、KOAの進行をチェックするための形態学に基づく研究にとって最も重要であるFCとTCのセグメンテーションに関する包括的な実験により、提案された方法がバイナリセグメンテーションで優れた結果を生み出したことが明らかになりました。

要約(オリジナル)

Knee Osteoarthritis (KOA) is the third most prevalent Musculoskeletal Disorder (MSD) after neck and back pain. To monitor such a severe MSD, a segmentation map of the femur, tibia and tibiofemoral cartilage is usually accessed using the automated segmentation algorithm from the Magnetic Resonance Imaging (MRI) of the knee. But, in recent works, such segmentation is conceivable only from the multistage framework thus creating data handling issues and needing continuous manual inference rendering it unable to make a quick and precise clinical diagnosis. In order to solve these issues, in this paper the Multi-Resolution Attentive-Unet (MtRA-Unet) is proposed to segment the femur, tibia and tibiofemoral cartilage automatically. The proposed work has included a novel Multi-Resolution Feature Fusion (MRFF) and Shape Reconstruction (SR) loss that focuses on multi-contextual information and structural anatomical details of the femur, tibia and tibiofemoral cartilage. Unlike previous approaches, the proposed work is a single-stage and end-to-end framework producing a Dice Similarity Coefficient (DSC) of 98.5% for the femur, 98.4% for the tibia, 89.1% for Femoral Cartilage (FC) and 86.1% for Tibial Cartilage (TC) for critical MRI slices that can be helpful to clinicians for KOA grading. The time to segment MRI volume (160 slices) per subject is 22 sec. which is one of the fastest among state-of-the-art. Moreover, comprehensive experimentation on the segmentation of FC and TC which is of utmost importance for morphology-based studies to check KOA progression reveals that the proposed method has produced an excellent result with binary segmentation

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