Morfologisk analys och identifiering av patologi i aorta är viktiga för kardiovaskulär diagnos och riskbedömning hos patienter. Manuell anteckning är tidskrävande och besvärlig i datortomografi förvärvad utan kontrastförbättring och med låg strålningsdos. Därför föreslår vi en automatisk metod för att segmentera den stigande aorta, aortabågen och bröstkorgen fallande aorta i lågdos bröst CT utan kontrastförstärkning. Segmentering utfördes med hjälp av en dilated convolutional neural network (CNN), med ett mottagligt fält av 131 × 131 voxels, som klassificerade voxels i axial, koronal och sagittal bildskivor. För att erhålla en slutlig segmentering var de erhållna sannolikheterna för de tre planen i genomsnitt per klass, och voxlar tilldelades därefter klassen med största sannolikhet. Tvåfaldiga korsvalideringsförsök utfördes där tio skanningar användes för att träna nätverket och ytterligare tio för att utvärdera prestandan. Dicekoefficienter på 0,83 ± 0,07, 0,86 ± 0,06 och 0,88 ± 0,05 och genomsnittliga symmetriska ytavstånd (ASSD) på 2,44 ± 1,28, 1,56 ± 0,68 och 1,87 ± 1,30 mm erhölls för den stigande aorta, aortabågen respektive den fallande aorta. Resultaten tyder på att den föreslagna metoden kan användas i storskaliga studier som analyserar den anatomiska placeringen av patologi och morfologi hos bröstaorta.
Närmare bestämt segmenterar REF den stigande aorta, aortabågen och den fallande aorta separat och uppnår en tärningskoefficient på 0,83, 0,86 respektive 0,88 för de tre aortadelarna.
Automatic Segmentation of Thoracic Aorta Segments in Low-Dose Chest CT
{'venue': 'SPIE Medical Imaging, 2018, vol. 10574, pp. 105741S', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}