Nested star-shaped objects segmentation using diameter annotations
Rattachement africain : nl, dk. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Most current deep learning based approaches for image segmentation require annotations of large datasets, which limits their application in clinical practice. We observe a mismatch between the voxelwise ground-truth that is required to optimize an objective at a voxel level and the commonly used, less time-consuming clinical annotations seeking to characterize the most important information about the patient (diameters, counts, etc.). In this study, we propose to bridge this gap for the case of multiple nested star-shaped objects (e.g., a blood vessel lumen and its outer wall) by optimizing a deep learning model based on diameter annotations. This is achieved by extracting in a differentiable manner the boundary points of the objects at training time, and by using this extraction during the backpropagation. We evaluate the proposed approach on segmentation of the carotid artery lumen and wall from multisequence MR images, thus reducing the annotation burden to only four annotated landmarks required to measure the diameters in the direction of the vessel's maximum narrowing. Our experiments show that training based on diameter annotations produces state-of-the-art weakly supervised segmentations and performs reasonably compared to full supervision. We made our code publicly available at https://gitlab.com/radiology/aim/carotid-artery-image-analysis/nested-star-shaped-objects.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Nested star-shaped objects segmentation using diameter annotations
- Date Crossref
- 01/12/2023
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Erasmus MC pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Erasmus University Rotterdam pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Maastricht University Medical Centre pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Maastricht University Department of Radiology and Nuclear Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University Medical Center Utrecht Department of Radiology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Amsterdam UMC Location University of Amsterdam pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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University of Amsterdam Department of Neurology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Copenhagen Department of Radiology and Nuclear Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Biomedical Imaging Group Rotterdam pays non établi dans la noticeInstitution
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Department of Radiology and Nuclear Medicine pays non établi dans la noticeInstitution
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Department of Epidemiology pays non établi dans la noticeInstitution
Erasmus MC, Erasmus University Rotterdam et Maastricht University Medical Centre, avec 8 autres affiliations.
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