Abstrakt. Volymetrisk lesion segmentering från datortomografi (CT) bilder är ett kraftfullt sätt att exakt bedöma flera tidspunkt lesion / tumör förändringar. Eftersom manuell 3D-segmentering är oöverkomligt tidskrävande, förlitar sig nuvarande praxis på en oprecis surrogat som kallas svarsutvärderingskriterier i solida tumörer (RECIST). Trots sin grovhet, finns RECIST markörer ofta i nuvarande sjukhusbild och arkiveringssystem (PACS), vilket innebär att de kan ge en potentiellt kraftfull, men utomordentligt utmanande, källa till svag övervakning för fullständig 3D segmentering. I detta syfte introducerar vi ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) baserat svagt övervakad bit-propagated segmentation (WSS) metod till 1) generera den initiala lesion segmentering på den axiala RECIST-slice; 2) lära sig datadistributionen på RECIST-slices; 3) extrapolera till segmentera hela lesion bit för bit för att slutligen få en volymetrisk segmentering. För att validera den föreslagna metoden testar vi först dess prestanda på en helt annoterad lymfkörtel dataset, där WSSS utför jämförelsevis med sina helt övervakade motsvarigheter. Vi testar sedan på en omfattande lesion dataset med 32, 735 RECIST-märken, där vi rapporterar en genomsnittlig Dice poäng på 92% på RECIST-märkta skivor och 76% på hela 3D-volymer.
Baserat på datasetet DeepLesion föreslog REF en svagt övervakad segmenteringsmetod (WSS) som använde sig av lesioners långa och korta axelritningar på RECIST-skivorna för att generera fullständiga 3D-lesionssegmenteringar.
Accurate Weakly-Supervised Deep Lesion Segmentation using Large-Scale Clinical Annotations: Slice-Propagated 3D Mask Generation from 2D RECIST
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}