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人工股関節全置換術では、術後の医療画像の分析は手術成績を評価するために重要です。コンピュータ断層撮影（CT）は整形外科手術で最も一般的なモダリティであるので、我々はCT画像の分析を目的とした。本研究では、特にインプラントの近傍でセグメンテーションの精度を低下させる金属製インプラントによって引き起こされる術後CTの金属アーチファクトに焦点を当てます。我々の目標は、術後のCT画像における骨と筋肉の自動セグメンテーション法を開発することでした。最先端の金属アーチファクト低減法の一つである正規化金属アーチファクト低減（NMAR）と、2つのUネットアーキテクチャを用いた畳み込みニューラルネットワークベースのセグメンテーションを組み合わせる方法を提案する。最初のUネットはNMARの結果を改良し、筋肉のセグメンテーションは2番目のUネットによって実行されます。20人の患者のシミュレーション画像と3人の患者の実画像を用いて実験を行い、19個の筋肉のセグメンテーション精度を評価した。シミュレーション研究において、提案された方法は、19筋肉のうち14筋肉についての平均対称表面距離（ASD）測定基準において統計的に有意な改善（p <0.05）および1.17 +/- 0.543 mm（平均+）からのすべての筋肉の平均ASDを示した。我々の以前の方法より１．１０±０．５０９ｍｍまで／ ／全ての患者にわたって）。大臀筋および正中筋の手動トレースを使用した実画像研究は、１．３２±０．２５ｍｍのＡＳＤを示した。私達の将来の仕事は金属のアーチファクト減少と筋肉細分化の両方のためのエンドツーエンドの方法でネットワークの訓練を含みます。20人の患者のシミュレーション画像と3人の患者の実画像を用いて実験を行い、19個の筋肉のセグメンテーション精度を評価した。シミュレーション研究において、提案された方法は、19筋肉のうち14筋肉についての平均対称表面距離（ASD）測定基準において統計的に有意な改善（p <0.05）および1.17 +/- 0.543 mm（平均+）からのすべての筋肉の平均ASDを示した。我々の以前の方法より１．１０±０．５０９ｍｍまで／ ／全ての患者にわたって）。大臀筋および正中筋の手動トレースを使用した実画像研究は、１．３２±０．２５ｍｍのＡＳＤを示した。私達の将来の仕事は金属のアーチファクト減少と筋肉細分化の両方のためのエンドツーエンドの方法でネットワークの訓練を含みます。20人の患者のシミュレーション画像と3人の患者の実画像を用いて実験を行い、19個の筋肉のセグメンテーション精度を評価した。シミュレーション研究において、提案された方法は、19筋肉のうち14筋肉についての平均対称表面距離（ASD）測定基準において統計的に有意な改善（p <0.05）および1.17 +/- 0.543 mm（平均+）からのすべての筋肉の平均ASDを示した。我々の以前の方法より１．１０±０．５０９ｍｍまで／ ／全ての患者にわたって）。大臀筋および正中筋の手動トレースを使用した実画像研究は、１．３２±０．２５ｍｍのＡＳＤを示した。私達の将来の仕事は金属のアーチファクト減少と筋肉細分化の両方のためのエンドツーエンドの方法でネットワークの訓練を含みます。シミュレーション研究において、提案された方法は、19筋肉のうち14筋肉についての平均対称表面距離（ASD）測定基準において統計的に有意な改善（p <0.05）および1.17 +/- 0.543 mm（平均+）からのすべての筋肉の平均ASDを示した。我々の以前の方法より１．１０±０．５０９ｍｍまで／ ／全ての患者にわたって）。大臀筋および正中筋の手動トレースを使用した実画像研究は、１．３２±０．２５ｍｍのＡＳＤを示した。私達の将来の仕事は金属のアーチファクト減少と筋肉細分化の両方のためのエンドツーエンドの方法でネットワークの訓練を含みます。シミュレーション研究において、提案された方法は、19筋肉のうち14筋肉についての平均対称表面距離（ASD）測定基準において統計的に有意な改善（p <0.05）および1.17 +/- 0.543 mm（平均+）からのすべての筋肉の平均ASDを示した。我々の以前の方法より１．１０±０．５０９ｍｍまで／ ／全ての患者にわたって）。大臀筋および正中筋の手動トレースを使用した実画像研究は、１．３２±０．２５ｍｍのＡＳＤを示した。私達の将来の仕事は金属のアーチファクト減少と筋肉細分化の両方のためのエンドツーエンドの方法でネットワークの訓練を含みます。以前の方法より509 mm上。大臀筋および正中筋の手動トレースを使用した実画像研究は、１．３２±０．２５ｍｍのＡＳＤを示した。私達の将来の仕事は金属のアーチファクト減少と筋肉細分化の両方のためのエンドツーエンドの方法でネットワークの訓練を含みます。以前の方法より509 mm上。大臀筋および正中筋の手動トレースを使用した実画像研究は、１．３２±０．２５ｍｍのＡＳＤを示した。私達の将来の仕事は金属のアーチファクト減少と筋肉細分化の両方のためのエンドツーエンドの方法でネットワークの訓練を含みます。
https://arxiv.org/abs/1906.11484v1
Mitsuki Sakamoto, Yuta Hiasa, Yoshito Otake, Masaki Takao, Yuki Suzuki, Nobuhiko Sugano, Yoshinobu Sato
2019-06-27
概要
人工股関節全置換術では、術後の医療画像の分析は手術成績を評価するために重要です。コンピュータ断層撮影（CT）は整形外科手術で最も一般的なモダリティであるので、我々はCT画像の分析を目的とした。本研究では、特にインプラントの近傍でセグメンテーションの精度を低下させる金属製インプラントによって引き起こされる術後CTの金属アーチファクトに焦点を当てます。我々の目標は、術後のCT画像における骨と筋肉の自動セグメンテーション法を開発することでした。最先端の金属アーチファクト低減法の一つである正規化金属アーチファクト低減（NMAR）と、2つのUネットアーキテクチャを用いた畳み込みニューラルネットワークベースのセグメンテーションを組み合わせる方法を提案する。最初のUネットはNMARの結果を改良し、筋肉のセグメンテーションは2番目のUネットによって実行されます。20人の患者のシミュレーション画像と3人の患者の実画像を用いて実験を行い、19個の筋肉のセグメンテーション精度を評価した。シミュレーション研究において、提案された方法は、19筋肉のうち14筋肉についての平均対称表面距離（ASD）測定基準において統計的に有意な改善（p <0.05）および1.17 +/- 0.543 mm（平均+）からのすべての筋肉の平均ASDを示した。我々の以前の方法より１．１０±０．５０９ｍｍまで／ ／全ての患者にわたって）。大臀筋および正中筋の手動トレースを使用した実画像研究は、１．３２±０．２５ｍｍのＡＳＤを示した。私達の将来の仕事は金属のアーチファクト減少と筋肉細分化の両方のためのエンドツーエンドの方法でネットワークの訓練を含みます。20人の患者のシミュレーション画像と3人の患者の実画像を用いて実験を行い、19個の筋肉のセグメンテーション精度を評価した。シミュレーション研究において、提案された方法は、19筋肉のうち14筋肉についての平均対称表面距離（ASD）測定基準において統計的に有意な改善（p <0.05）および1.17 +/- 0.543 mm（平均+）からのすべての筋肉の平均ASDを示した。我々の以前の方法より１．１０±０．５０９ｍｍまで／ ／全ての患者にわたって）。大臀筋および正中筋の手動トレースを使用した実画像研究は、１．３２±０．２５ｍｍのＡＳＤを示した。私達の将来の仕事は金属のアーチファクト減少と筋肉細分化の両方のためのエンドツーエンドの方法でネットワークの訓練を含みます。20人の患者のシミュレーション画像と3人の患者の実画像を用いて実験を行い、19個の筋肉のセグメンテーション精度を評価した。シミュレーション研究において、提案された方法は、19筋肉のうち14筋肉についての平均対称表面距離（ASD）測定基準において統計的に有意な改善（p <0.05）および1.17 +/- 0.543 mm（平均+）からのすべての筋肉の平均ASDを示した。我々の以前の方法より１．１０±０．５０９ｍｍまで／ ／全ての患者にわたって）。大臀筋および正中筋の手動トレースを使用した実画像研究は、１．３２±０．２５ｍｍのＡＳＤを示した。私達の将来の仕事は金属のアーチファクト減少と筋肉細分化の両方のためのエンドツーエンドの方法でネットワークの訓練を含みます。シミュレーション研究において、提案された方法は、19筋肉のうち14筋肉についての平均対称表面距離（ASD）測定基準において統計的に有意な改善（p <0.05）および1.17 +/- 0.543 mm（平均+）からのすべての筋肉の平均ASDを示した。我々の以前の方法より１．１０±０．５０９ｍｍまで／ ／全ての患者にわたって）。大臀筋および正中筋の手動トレースを使用した実画像研究は、１．３２±０．２５ｍｍのＡＳＤを示した。私達の将来の仕事は金属のアーチファクト減少と筋肉細分化の両方のためのエンドツーエンドの方法でネットワークの訓練を含みます。シミュレーション研究において、提案された方法は、19筋肉のうち14筋肉についての平均対称表面距離（ASD）測定基準において統計的に有意な改善（p <0.05）および1.17 +/- 0.543 mm（平均+）からのすべての筋肉の平均ASDを示した。我々の以前の方法より１．１０±０．５０９ｍｍまで／ ／全ての患者にわたって）。大臀筋および正中筋の手動トレースを使用した実画像研究は、１．３２±０．２５ｍｍのＡＳＤを示した。私達の将来の仕事は金属のアーチファクト減少と筋肉細分化の両方のためのエンドツーエンドの方法でネットワークの訓練を含みます。以前の方法より509 mm上。大臀筋および正中筋の手動トレースを使用した実画像研究は、１．３２±０．２５ｍｍのＡＳＤを示した。私達の将来の仕事は金属のアーチファクト減少と筋肉細分化の両方のためのエンドツーエンドの方法でネットワークの訓練を含みます。以前の方法より509 mm上。大臀筋および正中筋の手動トレースを使用した実画像研究は、１．３２±０．２５ｍｍのＡＳＤを示した。私達の将来の仕事は金属のアーチファクト減少と筋肉細分化の両方のためのエンドツーエンドの方法でネットワークの訓練を含みます。
論文リンク
https://arxiv.org/abs/1906.11484v1
著者
Mitsuki Sakamoto, Yuta Hiasa, Yoshito Otake, Masaki Takao, Yuki Suzuki, Nobuhiko Sugano, Yoshinobu Sato
投稿日時
2019-06-27