Kvantifieringen av COVID-19 infektion i CT-bilder med hjälp av djup inlärning har inte undersökts. Kliniskt finns det inget automatiskt verktyg för att kvantifiera infektionsvolymen för COVID-19 patienter. Syfte: Att utveckla ett djupinlärning (DL)-baserat system för automatisk segmentering och kvantifiering av infektionsregioner samt hela lungan från bröst datortomografi. Material och metoder: DL-baserad segmentering använder "VB-Net" neurala nätverk för att segmentera COVID-19 infektion regioner i CT-scanning. Systemet tränas med 249 COVID-19 patienter och valideras med 300 nya COVID-19 patienter. För att påskynda den manuella avgränsningen av CT-bilder för utbildning antas en HITL-strategi (human-in-the-loop) för att hjälpa radiologer att förfina automatisk annotering av varje fall. För att utvärdera prestandan hos det DL-baserade systemet, Dice likhetskoefficient, skillnaderna i volym och procentandel av infektion (POI) beräknas mellan automatiska och manuella segmenteringsresultat på valideringsuppsättningen. Resultat: Det föreslagna systemet gav Dice likhetskoefficienter på 91,6%±10,0% mellan automatiska och manuella segmenteringar, och ett genomsnittligt POI skattningsfel på 0,3% för hela lungan på valideringsdatauppsättningen. Jämfört med de fall av helt manuell avgränsning som ofta tar 1 till 5 timmar kan den föreslagna strategin för det mänskliga kretsloppet dramatiskt minska avgränsningstiden till 4 minuter efter tre iterationer av modelluppdateringar. Slutsats: Ett DL-baserat segmenteringssystem utvecklades för att automatiskt segmentera och kvantifiera infektionsregioner vid datortomografi av COVID-19 patienter. Kvantitativ utvärdering visade hög noggrannhet för automatisk avgränsning av infektionsregionen, POI-mått.
I REF, Shan et al. presentera en metod för att automatiskt segmentera och kvantifiera infektion vid datortomografi av COVID-19 patienter.
Lung Infection Quantification of COVID-19 in CT Images with Deep Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Biology']}