Die Studie präsentiert einen Rahmen zur quantitativen Statistik von Läsionen bei familiärer zerebraler kavernöser Malformation (FCCM). Dieser Rahmen besteht aus drei Komponenten: einem effizienten Annotationsmodul, einem FCCM-Läsionssegmentierungsmodul und einem FCCM-Läsionsquantifizierungsmodul.
Das effiziente Annotationsmodul kombiniert verschiedene Methoden, um die Annotationsarbeit für Ärzte zu reduzieren, darunter die Verwendung von Begrenzungsboxen als Eingabeaufforderung, die Segmentierung mit Schwellenwertbildung und das SAM-Modell sowie iteratives Training von Segmentierungsnetzwerken.
Das FCCM-Läsionssegmentierungsmodul verwendet ein U-Net-Netzwerk mit EfficientNet-B3 als Encoder, um präzise Segmentierungen der FCCM-Läsionen zu erzielen.
Das FCCM-Läsionsquantifizierungsmodul berechnet basierend auf den Segmentierungsmasken das Volumen und die Anzahl der Läsionen. Durch Bildregistrierung werden die Läsionen zwischen verschiedenen Untersuchungen eines Patienten verglichen, um den Krankheitsverlauf zu beurteilen. Abschließend wird ein Visualisierungsrahmen erstellt, um Ärzten eine intuitive Analyse der Segmentierungs- und Statistikergebnisse zu ermöglichen.
Die Experimente auf dem SG-FCCM-Datensatz zeigen die Effektivität des vorgeschlagenen Ansatzes. Die quantitative Statistik der Läsionen bietet Ärzten eine objektive Grundlage für die Diagnose, Behandlung und Forschung zu FCCM.
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