Method Article

تطبيق تجزئة الصور الطبية القائمة على التعلم العميق عبر التصوير المقطعي المحوسب المداري

DOI:

10.3791/64500

⸱

November 30th, 2022

 ,  ,  , 
1College of Medicine, The Catholic University of Korea, 2Department of Ophthalmology, St. Vincent’s Hospital, 3Yeoncheon Public Medical Center, 4Department of Industrial and Data Engineering, Hongik University, 5Department of Ophthalmology, Uijeongbu St. Mary’s Hospital

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تم إدخال بروتوكول تجزئة الجسم لصور التصوير المقطعي المحوسب المداري (CT). يتم شرح طرق تسمية الحقيقة الأرضية للهياكل المدارية باستخدام الدقة الفائقة ، واستخراج حجم الاهتمام من صور التصوير المقطعي المحوسب ، ونمذجة التجزئة متعددة الملصقات باستخدام 2D المتسلسلة U-Net لصور التصوير المقطعي المحوسب المداري للتعلم الخاضع للإشراف.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

في الآونة الأخيرة ، تم تطبيق نماذج التجزئة القائمة على التعلم العميق على نطاق واسع في مجال طب العيون. تقدم هذه الدراسة العملية الكاملة لبناء نموذج تجزئة التصوير المقطعي المحوسب المداري (CT) على أساس U-Net. للتعلم الخاضع للإشراف ، يلزم إجراء عملية كثيفة العمالة وتستغرق وقتا طويلا. تم تقديم طريقة وضع العلامات بدقة فائقة لإخفاء الحقيقة الأرضية بكفاءة في صور التصوير المقطعي المحوسب المداري. أيضا ، يتم اقتصاص حجم الاهتمام كجزء من المعالجة المسبقة لمجموعة البيانات. بعد ذلك ، بعد استخراج أحجام الاهتمام للهياكل المدارية ، يتم إنشاء نموذج لتجزئة الهياكل الرئيسية للتصوير المقطعي المحوسب المداري باستخدام U-Net ، مع شرائح 2D متسلسلة تستخدم كمدخلات وذاكرتين قصيرتين طويلتي المدى تلافيفيتين ثنائية الاتجاه للحفاظ على الارتباطات بين الشرائح. تركز هذه الدراسة بشكل أساسي على تجزئة مقلة العين والعصب البصري والعضلات خارج العين. يكشف تقييم التجزئة عن التطبيق المحتمل للتجزئة على صور التصوير المقطعي المحوسب المداري باستخدام طرق التعلم العميق.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

المدار عبارة عن مساحة صغيرة ومعقدة تبلغ حوالي 30.1 سم3 تحتوي على هياكل مهمة مثل مقلة العين والأعصاب والعضلات خارج العين والأنسجة الداعمة والأوعية للرؤية وحركات مقلة العين1. الأورام المدارية هي نمو غير طبيعي للأنسجة في الحجاج ، وبعضها يهدد رؤية المرضى أو حركة مقلة العين ، مما قد يؤدي إلى خلل وظيفي قاتل. للحفاظ على الوظيفة البصرية للمرضى ، يجب على الأطباء اتخاذ قرار بشأن طرق العلاج بناء على خصائص الورم ، والخزعة الجراحية أمر لا مفر منه بشكل عام. غالبا ما تجعل هذه المنطقة المدمجة والمزدحمة من الصعب على الأطباء إجراء خزعة دون الإضرار بالبنية الطبيعية. يمكن أن يساعد تحليل الصور القائم على التعلم العميق لعلم الأمراض لتحديد حالة المدار في تجنب الإصابة غير الضرورية أو التي يمكن تجنبها للأنسجة المدارية أثناء الخزعة2. إحدى طرق تحليل الصور للأورام المدارية هي اكتشاف الورم وتجزئته. ومع ذلك ، فإن جمع كميات كبيرة من البيانات لصور التصوير المقطعي المحوسب التي تحتوي على أورام مدارية محدود بسبب انخفاض معدل حدوثها3. تتضمن الطريقة الفعالة الأخرى لتشخيص الورم الحسابي4 مقارنة الورم بالهياكل الطبيعية للحاج. عدد صور التصوير المقطعي المحوسب المداري في الهياكل الطبيعية أكبر نسبيا من عدد الأورام. لذلك ، فإن تجزئة الهياكل المدارية العادية هي الخطوة الأولى لتحقيق هذا الهدف.

تعرض هذه الدراسة العملية الكاملة لتجزئة البنية المدارية القائمة على التعلم العميق ، بما في ذلك جمع البيانات والمعالجة المسبقة والنمذجة اللاحقة. تهدف الدراسة إلى أن تكون موردا للأطباء المهتمين باستخدام الطريقة الحالية لإنشاء مجموعة بيانات مقنعة بكفاءة ولأطباء العيون الذين يحتاجون إلى معلومات حول المعالجة المسبقة والنمذجة لصور التصوير المقطعي المحوسب المداري. تقدم هذه المقالة طريقة جديدة لتجزئة الهيكل المداري و U-Net المتسلسل ، وهو نموذج تجزئة 2D متسلسل يعتمد على حل تعليمي عميق تمثيلي في U-Net لتجزئة الصور الطبية. ويصف البروتوكول الإجراء المفصل لتجزئة المدار، بما في ذلك (1) كيفية استخدام أداة إخفاء للحقيقة الأرضية لتجزئة هيكل المدار، (2) الخطوات اللازمة للمعالجة المسبقة للصور المدارية، (3) كيفية تدريب نموذج التجزئة وتقييم أداء التجزئة.

للتعلم الخاضع للإشراف ، قام أربعة أطباء عيون ذوي خبرة تم اعتمادهم من البورد لأكثر من 5 سنوات بشرح أقنعة مقلة العين والعصب البصري والعضلات خارج العين يدويا. استخدم جميع أطباء العيون برنامج التقنيع (MediLabel ، انظر جدول المواد) ، والذي يستخدم دقة فائقة للإخفاء الفعال في الأشعة المقطعية. يحتوي برنامج التقنيع على الميزات شبه التلقائية التالية: (1) SmartPencil ، الذي يولد مجموعات خرائط بكسل فائقة بقيم مماثلة لكثافة الصورة5 ؛ (2) SmartFill ، الذي يولد أقنعة تجزئة عن طريق حساب وظيفة الطاقة في المقدمة والخلفيةالمستمرة 6,7 ؛ و (3) التصحيح التلقائي ، مما يجعل حدود أقنعة التجزئة نظيفة ومتسقة مع الصورة الأصلية. يوضح الشكل 1 أمثلة على صور الميزات شبه التلقائية. يتم توفير الخطوات التفصيلية للإخفاء اليدوي في قسم البروتوكول (الخطوة 1).

والخطوة التالية هي المعالجة المسبقة للأشعة المقطعية المدارية. للحصول على الأحجام المدارية ذات الأهمية (VOIs) ، يتم تحديد مناطق المدار حيث توجد مقلة العين والعضلات والأعصاب في الظروف العادية ، ويتم اقتصاص هذه المناطق. تتميز مجموعة البيانات بدقة عالية ، مع دقة voxel داخل الطائرة <1 مم وسمك الشريحة ، لذلك يتم تخطي عملية الاستيفاء. بدلا من ذلك ، يتم إجراء قص النافذة على مستوى القطع 48 HU ونافذة 400 HU. بعد الاقتصاص وقص النافذة ، يتم إنشاء ثلاث شرائح تسلسلية من VOIs المدارية لإدخال نموذج التجزئة8. يوفر قسم البروتوكول (الخطوة 2) تفاصيل حول خطوات المعالجة المسبقة.

U-Net9 هو نموذج تجزئة مستخدم على نطاق واسع للصور الطبية. تشتمل بنية U-Net على جهاز تشفير يستخرج ميزات الصور الطبية ، ووحدة فك ترميز تعرض الميزات التمييزية دلاليا. عند استخدام U-Net للتصوير المقطعي المحوسب ، تتكون الطبقات التلافيفية من مرشحات 3D10,11. هذا تحد لأن حساب مرشحات 3D يتطلب سعة ذاكرة كبيرة. لتقليل متطلبات الذاكرة ل 3D U-Net ، تم اقتراح SEQ-UNET8 ، حيث يتم استخدام مجموعة من شرائح 2D المتسلسلة في U-Net. لمنع فقدان الارتباطات الزمانية المكانية بين شرائح الصورة ثنائية الأبعاد للفحص المقطعي المحوسب 3D ، يتم استخدام ذاكرتين قصيرتين طويلتي المدى تلافيفيتين ثنائية الاتجاه (C-LSTMs)12 في U-Net الأساسي. يستخرج C-LSTM الأول ثنائي الاتجاه الارتباطات بين الشرائح في نهاية المشفر. يقوم C-LSTM ثنائي الاتجاه الثاني ، بعد إخراج وحدة فك التشفير ، بتحويل معلومات التجزئة الدلالية في أبعاد تسلسل الشريحة إلى تجزئة صورة واحدة. تظهر بنية SEQ-UNET في الشكل 2. تتوفر رموز التنفيذ في github.com/SleepyChild1005/OrbitSeg ، ويتم تفصيل استخدام الرموز في قسم البروتوكول (الخطوة 3).

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تم تنفيذ العمل الحالي بموافقة مجلس المراجعة المؤسسية (IRB) للمركز الطبي الكاثوليكي ، وتم حماية خصوصية وسرية وأمن المعلومات الصحية. تم جمع بيانات التصوير المقطعي المحوسب المداري (من أشخاص مجهولي الهوية) من المستشفيات المنتسبة إلى كلية الطب ، الجامعة الكاثوليكية الكورية (CMC; مستشفى سيول سانت ماري ، مستشفى يويدو سانت ماري ، مستشفى دايجون سانت ماري ، ومستشفى سانت فنسنت). تم الحصول على الأشعة المقطعية المدارية من يناير 2016 إلى ديسمبر 2020. احتوت مجموعة البيانات على 46 فحصا بالأشعة المقطعية المدارية من رجال ونساء كوريين تتراوح أعمارهم بين 20 عاما و 60 عاما. تم تلخيص بيئة وقت التشغيل (RTE) في الجدول التكميلي 1.

1. إخفاء مقلة العين والعصب البصري وعضلات العين في الأشعة المقطعية المدارية

  1. قم بتشغيل برنامج التقنيع.
    ملاحظة: برنامج التقنيع (MediLabel، انظر جدول المواد) هو برنامج لوضع العلامات على الصور الطبية للتجزئة ، والذي يتطلب نقرات قليلة ولديه سرعة عالية.
  2. قم بتحميل CT المداري بالنقر فوق رمز الملف المفتوح وتحديد ملف CT الهدف. بعد ذلك ، يتم عرض الأشعة المقطعية على الشاشة.
  3. قناع مقلة العين والعصب البصري وعضلات العين باستخدام وحدات بكسل فائقة.
    1. قم بتشغيل SmartPencil بالنقر فوق معالج SmartPencil في MediLabel (فيديو 1).
    2. تحكم في دقة خريطة البكسل الفائق إذا لزم الأمر (على سبيل المثال ، 100 و 500 و 1000 و 2000 بكسل فائق).
    3. انقر فوق مجموعة وحدات البكسل الفائقة لمقلة العين والعصب البصري وعضلات العين على خريطة البكسل الفائق ، حيث يتم تجميع وحدات البكسل ذات قيم كثافة الصورة المماثلة.
  4. قم بتحسين الأقنعة باستخدام وظائف التصحيح التلقائي في MediLabel.
    1. انقر فوق معالج SmartFill بعد إخفاء بعض وحدات البكسل الفائقة على الشرائح (فيديو 2).
    2. انقر على أيقونة التصحيح التلقائي ، وتأكد من حساب ملصقات القناع المصححة (فيديو 3).
  5. كرر الخطوتين 1.3 و1.4 حتى يكتمل تحسين التقنيع.
  6. احفظ الصور المقنعة.

2. المعالجة المسبقة: قص النافذة واقتصاص VOIs

  1. قم باستخراج VOIs باستخدام preprocessing_multilabel.py (الملف قابل للتنزيل من GitHub).
    1. تشغيل preprocessing_multilabel.py.
    2. تحقق من عمليات الفحص والأقنعة ، التي يتم اقتصاصها وحفظها في مجلد VOIs.
  2. قم بتحويل VOIs إلى مجموعة من ثلاث شرائح CT متسلسلة للإدخال إلى SEQ-UNET باستخدام builder_multilabel.py (الملف قابل للتنزيل من GitHub).
    1. تشغيل sequence_builder_multilabel.py.
    2. تأكد من تغيير حجم الشرائح والأقنعة إلى 64 بكسل × 64 بكسل أثناء التحويل.
    3. أثناء التحويل ، قم بإجراء القص بمستوى القطع 48 HU ونافذة 400 HU.
    4. تحقق من فحوصات التصوير المقطعي المحوسب المحفوظة (ملف nii) والأقنعة (ملف nii) في مجلد الفحص ومجلد القناع ضمن المجلدات المعالجة مسبقا ، على التوالي.

3. أربع عمليات تحقق متقاطعة لنموذج التجزئة المدارية

  1. قم ببناء النموذج باتباع الخطوات أدناه.
    1. تشغيل main.py.
    2. عند تشغيل main.py ، أعط رقم الطي لعمليات التحقق التبادلية الأربعة بواسطة "-fold num x" ، حيث x هي 0 أو 1 أو 2 أو 3.
    3. عند تشغيل main.py ، استخدم الحقبة ، وهي عدد تكرارات التدريب ، كخيار ، مثل "-epoch x" ، حيث x هو رقم العصر. الرقم الافتراضي هو 500.
    4. عند تشغيل main.py ، قم بتعيين حجم الدفعة ، وهو عدد عينات التدريب في جلسة تدريب واحدة. الرقم الافتراضي هو 32.
    5. في main.py ، قم بتحميل الأشعة المقطعية والأقنعة ، وقم بتهيئة SEQ-UNET مع المعلمات المدربة مسبقا باستخدام مجموعة بيانات LIDC-IDRI (يمكن تنزيلها من أرشيف تصوير السرطان).
    6. في main.py ، قم بإجراء اختبار النموذج بعد التدريب. احسب مقاييس التقييم ودرجة النرد وتشابه الحجم واحفظها في مجلد المقاييس.
    7. تحقق من النتائج في المجلد المجزأ.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

بالنسبة للتقييم الكمي ، تم اعتماد مقياسين للتقييم ، تم استخدامهما في مهمة تجزئة صورة التصوير المقطعي المحوسب. كان هذان مقياسان للتشابه ، بما في ذلك درجة النرد (DICE) وتشابه الحجم (VS)13:

النرد (٪) = 2 × TP / (2 × TP + FP + FN)
مقابل (٪) = 1 - | FN - FP | / (2 × TP + FP + FN)

حيث تشير TP و FP و FN إلى القيم الموجبة الحقيقية والإيجابية الخاطئة والسلبية الخاطئة ، على التوالي ، عند إعطاء نتيجة التجزئة وقناع التجزئة.

وجرى تقييم أداء SEQ-UNET فيما يتعلق بتجزئة الهياكل المدارية من خلال أربع عمليات تحقق متقاطعة. النتائج موضحة في الجدول 1. حقق تجزئة مقلة العين باستخدام SEQ-UNET درجة نرد 0.86 و VS 0.83. حقق تجزئة عضلات العين والعصب البصري درجات نرد منخفضة (0.54 و 0.34 على التوالي). كانت درجة النرد لتجزئة مقلة العين أكثر من 80٪ لأنها تحتوي على جزء كبير من VOIs وعدم تجانس قليل بين الأشعة المقطعية. كانت درجات النرد لعضلات العين والعصب البصري منخفضة نسبيا لأنها نادرا ما تظهر في حجم التصوير المقطعي المحوسب وتم العثور عليها في عدد صغير نسبيا من شرائح التصوير المقطعي. ومع ذلك ، كانت درجات التشابه البصري لعضلات العين والعصب البصري (0.65 و 0.80 ، على التوالي) أعلى من درجات النرد. تشير هذه النتيجة إلى أن خصوصية التجزئة كانت منخفضة. وعموما، كانت درجة النرد والتشابه البصري ل SEQ-UNET لتجزئة جميع البنى التحتية المدارية 0.79 و 0.82 على التوالي. وترد في الشكل 3 أمثلة على النتائج المرئية لتجزئة الهيكل المداري. في الشكل 3A-C ، الأزرق هو نتيجة التجزئة المتوقعة ، والأحمر هو قناع الحقيقة الأرضي. في الشكل 3 د، الأحمر والأخضر والبرتقالي هي مقلة العين والعضلة البصرية وتجزئة الأعصاب على الترتيب.

figure-results-1
الشكل 1: ميزات التقنيع شبه التلقائي. إخفاء مقلة العين وعضلات العين والعصب البصري في التصوير المقطعي المحوسب المداري باستخدام (أ) SmartPencil و (ب) SmartFill و (C) التصحيح التلقائي. يتم تسمية قناع مقلة العين بواسطة SmartPencil ، والذي يحسب وحدات البكسل الفائقة للشرائح ، ويتم عمل القناع بالنقر فوق وحدات البكسل الفائقة. بعد النقر فوق بعض وحدات البكسل الفائقة لمقلة العين ، يمكن حساب قناع مقلة العين بالكامل بواسطة SmartFill. في حالة إخفاء العصب البصري ، يتم إجراء تحسين التقنيع بواسطة التصحيح التلقائي. تظهر مقل العيون ذات اللون الأزرق في الفقرتين (أ) و(ب). الرجاء الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

figure-results-2
الشكل 2: بنية SEQ U-Net. شرائح 2D متسلسلة كمدخلات ومخرجات ؛ يتم تطبيق اثنين من C-LSTMs ثنائي الاتجاه في نهاية كتل التشفير وفك التشفير بناء على بنية U-Net. الرجاء الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

figure-results-3
الشكل 3: نتائج تجزئة الهياكل المدارية. أ: مقلة العين (الرمز 1)، ب: العضلة البصرية (المقطع 2)، ج: العصب البصري (الرمز 3)، د: متعددة التسميات (العلامات 1 و2 و3). الصورة اليسرى هي VOI للمدار ، والصورة المركزية هي التجزئة المتوقعة ، والصورة اليمنى هي الحقيقة الأرضية. في (أ) و(ب) و(ج)، الأزرق هو نتيجة التجزئة المتوقعة، والأحمر هو قناع الحقيقة الأرضي. في الخيار (د)، الأحمر والأخضر والبرتقالي هي تجزئة مقلة العين، والعضلة خارج العين، وتجزئة العصب البصري على الترتيب. أظهر التقسيم المتوقع أداء عاليا (DICE: 0.86 مقابل 0.82) في حالة مقلة العين ولكن أداء منخفضا في حالة عضلة العين (DICE: 0.54 مقابل 0.65) والعصب البصري (DICE: 0.34 مقابل 0.8). الرجاء الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

متعدد التسمياتالتسمية 1 (مقلة العين)التسمية 2 (عضلة خارج العين)التسمية 3 (العصب البصري)
كعبمقابلكعبمقابلكعبمقابلكعبمقابل
SEQ-UNET0.790.820.860.830.540.650.340.8

الجدول 1: نتائج التجزئة لدرجة النرد والتشابه البصري. تم تقسيم مقلة العين ، التي تحتوي على عدد كبير نسبيا من الشرائح ، بشكل جيد مع نرد 0.8 ، لكن العضلات خارج العين والعصب البصري ، اللذان يحتويان على أعداد صغيرة من الشرائح وشكل الخط ، تم تقسيمهما جزئيا بقيم DICE تبلغ 0.54 و 0.34 على التوالي.

فيديو 1: معالج SmartPencil في برنامج التقنيع. عرض توضيحي للتعليق على وحدات بكسل متعددة لإخفاء مقلة العين. يتم تمكين مهام التقنيع بنقرة واحدة على وحدات البكسل الفائقة المجمعة. الرجاء الضغط هنا لتحميل هذا الفيديو.

فيديو 2: معالج SmartFill في برنامج التقنيع. عرض توضيحي للتعليق على وحدات بكسل متعددة لإخفاء مقلة العين. بعد تحديد بعض وحدات البكسل في منطقة التعليقات التوضيحية ، تقوم هذه الوظيفة بإنشاء أقنعة تجزئة كاملة بكثافة مماثلة للبكسلات المحددة. الرجاء الضغط هنا لتحميل هذا الفيديو.

فيديو 3: التصحيح التلقائي في برنامج التقنيع. عرض توضيحي للتصحيح التلقائي لبكسل مقنع باستخدام خوارزمية شبكة عصبية تلافيفية مدربة مسبقا. الرجاء الضغط هنا لتحميل هذا الفيديو.

الجدول التكميلي 1: بيئة وقت التشغيل (RTE) للإخفاء والمعالجة المسبقة ونمذجة التجزئة. الرجاء الضغط هنا لتحميل هذا الجدول.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يستخدم تحليل الصور الطبية القائم على التعلم العميق على نطاق واسع للكشف عن الأمراض. في مجال طب العيون ، يتم استخدام نماذج الكشف والتجزئة في اعتلال الشبكية السكري ، والزرق ، والتنكس البقعي المرتبط بالعمر ، واعتلال الشبكية الخداجي. ومع ذلك ، لم تتم دراسة الأمراض النادرة الأخرى بخلاف تلك الموجودة في طب العيون بسبب محدودية الوصول إلى مجموعات البيانات العامة المفتوحة الكبيرة لتحليل التعلم العميق. عند تطبيق هذه الطريقة في المواقف التي لا تتوفر فيها مجموعة بيانات عامة ، فإن خطوة التقنيع ، وهي مهمة كثيفة العمالة وتستغرق وقتا طويلا ، أمر لا مفر منه. ومع ذلك ، فإن خطوة التقنيع المقترحة (قسم البروتوكول ، الخطوة 1) تساعد على توليد التقنيع بدقة عالية في غضون فترة زمنية قصيرة. باستخدام وحدات البكسل الفائقة والتعبئة القائمة على الشبكة العصبية ، والتي تجمع وحدات البكسل المتشابهة في خصائص الصورة منخفضة المستوى ، يمكن للأطباء تسمية الأقنعة بالنقر فوق مجموعات وحدات البكسل بدلا من الإشارة إلى وحدات البكسل المحددة. أيضا ، تساعد وظائف التصحيح التلقائي في تحسين عمليات القناع. ستساعد كفاءة هذه الطريقة وفعاليتها في توليد المزيد من الصور المقنعة في الأبحاث الطبية.

من بين العديد من الاحتمالات في المعالجة المسبقة ، يعد استخراج VOIs وقص النوافذ طرقا فعالة. هنا ، يتم تقديم استخراج VOIs ولقطة النافذة في الخطوة 2 من البروتوكول. عندما يقوم الأطباء بإعداد مجموعة البيانات ، فإن استخراج VOI من مجموعة البيانات المحددة هو أهم خطوة في العملية لأن معظم حالات التجزئة تركز على مناطق صغيرة ومحددة في الصورة الطبية بأكملها. فيما يتعلق ب VOIs ، يتم اقتصاص مناطق مقلة العين والعصب البصري والعضلات خارج العين بناء على الموقع ، ولكن الطرق الأكثر فعالية لاستخراج VOIs لديها القدرة على تحسين أداء التجزئة14.

بالنسبة للتجزئة ، يتم استخدام SEQ-UNET في الدراسة. تحتوي الصور الطبية 3D على أحجام كبيرة ، لذا تتطلب نماذج الشبكات العصبية العميقة سعات ذاكرة كبيرة. في SEQ-UNET ، يتم تنفيذ نموذج التجزئة بعدد صغير من الشرائح لتقليل حجم الذاكرة المطلوب دون فقد ميزات معلومات 3D.

تم تدريب النموذج مع 46 VOIs ، وهو ليس عددا كبيرا للتدريب على النموذج. نظرا لقلة عدد مجموعات بيانات التدريب ، فإن أداء العصب البصري وتجزئة العضلات خارج العين محدود. يمكن أن يوفر نقل التعلم15 وتكييف المجال8 حلا لتحسين أداء التجزئة.

لا تقتصر عملية التجزئة الكاملة المقدمة هنا على تجزئة التصوير المقطعي المحوسب المداري. تساعد طريقة وضع العلامات الفعالة في إنشاء مجموعة بيانات صورة طبية جديدة عندما يكون مجال التطبيق فريدا في مجال البحث. يمكن تطبيق أكواد python الخاصة ب GitHub فيما يتعلق بنمذجة المعالجة المسبقة والتجزئة على المجالات الأخرى مع تعديل منطقة الاقتصاص ومستوى قطع النافذة والمعلمات الفائقة للنموذج ، مثل عدد الشرائح المتسلسلة ومعماريات U-Net وما إلى ذلك.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يعلن المؤلفون عدم وجود تضارب في المصالح.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تم دعم هذا العمل من قبل المؤسسة الوطنية للبحوث في كوريا (NRF) ، وهي منحة ممولة من وزارة العلوم وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات في كوريا (MSIT) (رقم: 2020R1C1C1010079). بالنسبة لمجموعة بيانات CMC-ORBIT ، قدم مجلس المراجعة المؤسسية المركزي (IRB) التابع للمركز الطبي الكاثوليكي الموافقة (XC19REGI0076). تم دعم هذا العمل من قبل صندوق أبحاث جامعة هونجيك 2022.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
GitHubgithub.com/SleepyChild1005/OrbitSeg
MediLabelINGRADIENT (سيول ، كوريا) برنامجلوضع العلامات على الصور الطبية للتخطيط الرسومي للتجزئة بنقرة أقل وسرعة
أعلى SEQ-UNETيمكن تنزيله من معالج GitHub
SmartFilفي MediLabel   ؛
قلم سنال ذكي المعالج في MediLabel 
رابط

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Li, Z., et al. Deep learning-based CT radiomics for feature representation and analysis of aging characteristics of Asian bony orbit. Journal of Craniofacial Surgery. 33 (1), 312-318 (2022).
  2. Hamwood, J., et al. A deep learning method for automatic segmentation of the bony orbit in MRI and CT images. Scientific Reports. 11, 1-12 (2021).
  3. Kim, K. S., et al. Schwannoma of the orbit. Archives of Craniofacial Surgery. 16 (2), 67-72 (2015).
  4. Baur, C., et al. Autoencoders for unsupervised anomaly segmentation in brain MR images: A comparative study. Medical Image Analysis. 69, 101952(2021).
  5. Trémeau, A., Colantoni, P. Regions adjacency graph applied to color image segmentation. IEEE Transactions on Image Processing. 9 (4), 735-744 (2000).
  6. Boykov, Y. Y., Jolly, M. -P. Interactive graph cuts for optimal boundary & region segmentation of objects in ND images. Proceedings of Eighth IEEE International Conference on Computer Vision. International Conference on Computer Vision. 1, 105-122 (2001).
  7. Rother, C., Kolmogorov, V., Blake, A. "GrabCut" interactive foreground extraction using iterated graph cuts. ACM Transactions on Graphics. 23 (3), 309-314 (2004).
  8. Suh, S., et al. Supervised segmentation with domain adaptation for small sampled orbital CT images. Journal of Computational Design and Engineering. 9 (2), 783-792 (2022).
  9. Ronneberger, O., Fischer, P., Brox, T. U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation. International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention.Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - MICCAI. , 234-241 (2015).
  10. Qamar, S., et al. A variant form of 3D-UNet for infant brain segmentation. Future Generation Computer Systems. 108, 613-623 (2020).
  11. Nguyen, H., et al. Ocular structures segmentation from multi-sequences MRI using 3D UNet with fully connected CRFS. Computational Pathology and Ophthalmic Medical Image Analysis. , Springer. Cham, Switzerland. 167-175 (2018).
  12. Liu, Q., et al. Bidirectional-convolutional LSTM based spectral-spatial feature learning for hyperspectral image classification. Remote Sensing. 9 (12), 1330(2017).
  13. Yeghiazaryan, V., Voiculescu, I. D. Family of boundary overlap metrics for the evaluation of medical image segmentation. Journal of Medical Imaging. 5 (1), 015006(2018).
  14. Zhang, G., et al. Comparable performance of deep learning-based to manual-based tumor segmentation in KRAS/NRAS/BRAF mutation prediction with MR-based radiomics in rectal cancer. Frontiers in Oncology. 11, 696706(2021).
  15. Christopher, M., et al. Performance of deep learning architectures and transfer learning for detecting glaucomatous optic neuropathy in fundus photographs. Scientific Reports. 8, 16685(2018).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Deep Learning SegmentationOrbital Computed TomographyMedical Image SegmentationU Net ModelEyeball SegmentationOptic Nerve SegmentationExtraocular MusclesSuperpixel MaskingSequence U NetTransfer Learning

Related Articles