3D Inception U-Net for Aorta Segmentation using Computed Tomography Cardiac Angiography
Rattachement africain : sg, jp. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Computed Tomography Coronary Angiography (CTCA) is an effective imaging technique used for diagnosis and surgical planning. Segmentation of the aorta from the CTCA can be used clinically for interpretation, aortic valve measurement for intervention and identification of coronary structures. The process of segmentation done manually is tedious and time consuming. In this paper we propose an approach to automatic aorta segmentation from cardiac CTCA scans using deep learning. A dataset of 20 pairs of CT and mask is used, with the manually segmented masks as ground truth. The dataset is split into a training set of 10 pairs, validation set of 3 pairs and test set of 7 pairs. The proposed framework uses two different U-Net models trained for location and refined segmentation tasks. The U-Net architecture and multiple variants of the U-Net are adopted, and their performances are compared. The paper also explores different types of data preprocessing and augmentation that can be performed to improve the performance of the deep learning model. The results show that 3D Inception U-Net performs the best in localization and segmentation tasks. The Localization test DSC is 0.77 and Segmentation test DSC is 0.81. Qualitative testing shows that predicted masks are quite similar to the original.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- 3D Inception U-Net for Aorta Segmentation using Computed Tomography Cardiac Angiography
- Date Crossref
- 01/05/2019
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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National University of Singapore pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Agency for Science pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Institute for Infocomm Research pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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General Electric (Japan) pays non établi dans la noticeEntreprise
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GE HealthCare (Japan) pays non établi dans la noticeEntreprise
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GE Healthcare Japan Corporation pays non établi dans la noticeInstitution
National University of Singapore, Agency for Science et Institute for Infocomm Research, avec 3 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.