Phân đoạn cấu trúc tim bằng học sâu để cải thiện sự bảo vệ tim

Medical Physics - Tập 47 Số 2 - Trang 576-586 - 2020
Eric D. Morris1,2, A.I. Ghanem3,1, Ming Dong4, Milan Pantelic5, Eleanor M. Walker1, Carri Glide‐Hurst1,2
1Department of Radiation Oncology, Henry Ford Cancer Institute, Detroit, MI, USA
2Department of Radiation Oncology, Wayne State University School of Medicine, Detroit, MI, USA
3Department of Clinical Oncology, Alexandria University, Alexandria, Egypt
4Department of Computer Science, Wayne State University, Detroit, MI, USA
5Department of Radiology, Henry Ford Cancer Institute, Detroit, MI, USA

Tóm tắt

Mục đíchLiều bức xạ đến các cấu trúc phụ của tim có liên quan đến bệnh tim do bức xạ gây ra. Tuy nhiên, các cấu trúc phụ không được xem xét trong lập kế hoạch điều trị bằng bức xạ (RTP) do khả năng hình ảnh kém trên CT. Do đó, chúng tôi đã phát triển một quy trình học sâu (DL) mới tận dụng độ tương phản mô mềm của MRI kết hợp với CT để phân đoạn cấu trúc tim tiên tiến chỉ với một đầu vào CT không có thuốc đối quang.Vật liệu/phương phápBa mươi hai bệnh nhân ung thư vú bên trái đã trải qua MRI T2 tim và mô phỏng CT. Một sự đăng ký MR/CT ổn định trong tim cho phép xác định các biên giới thực tế của 12 cấu trúc phụ (buồng, mạch máu lớn (GV), động mạch vành (CA), v.v.). Dữ liệu MRI/CT ghép đôi (25 bệnh nhân) được đưa vào các kênh hình ảnh riêng biệt để đào tạo một mạng nơ-ron ba chiều (3D) sử dụng toàn bộ hình ảnh 3D. Giám sát sâu và hàm mất mát đa lớp có trọng số Dice đã được áp dụng. Kết quả được đánh giá trước/sau khi làm tăng và xử lý hậu kỳ (trường ngẫu nhiên điều kiện 3D (CRF)). Kết quả cho 11 CT thử nghiệm (bảy bệnh nhân duy nhất) được so sánh với thực tế và phương pháp đa bản đồ (MA) thông qua hệ số tương đồng Dice (DSC), khoảng cách trung bình đến sự đồng ý (MDA), và các bài kiểm tra Wilcoxon có dấu hiệu.Kết quảModel đã ổn định sau ~19 h (200 vòng, lỗi đào tạo <0.001). Việc tăng cường và CRF đã làm tăng DSC tương ứng 5.0 ± 7.9% và 1.2 ± 2.5% trên các cấu trúc phụ. DL đã cung cấp các phân đoạn chính xác cho các buồng (DSC = 0.88 ± 0.03), GV (DSC = 0.85 ± 0.03), và tĩnh mạch phổi (DSC = 0.77 ± 0.04). DSC kết hợp cho CA là 0.50 ± 0.14. MDA trên các cấu trúc phụ <2.0 mm (MDA GV = 1.24 ± 0.31 mm). Không có cấu trúc phụ nào có sự khác biệt về thể tích thống kê (P > 0.05) so với thực tế. Trong bốn trường hợp, DL đã tự tạo biên giới cho động mạch vành chính bên trái, trong khi phân đoạn MA không thành công, và cung cấp điểm đồng thuận cải tiến trong 44/60 so sánh với MA. DL đã cung cấp các phân đoạn được chấp nhận lâm sàng cho tất cả bệnh nhân đã đánh giá cho 3/4 buồng. Việc tạo biên DL tốn khoảng ~14 giây cho mỗi bệnh nhân.Kết luậnCác kết quả hứa hẹn này cho thấy DL có khả năng mang lại những cải tiến lớn về hiệu suất và độ chính xác cho phân đoạn cấu trúc phụ của tim, cung cấp tiềm năng cao cho việc triển khai nhanh chóng vào RTP nhằm cải thiện sự bảo vệ tim.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

10.1111/j.1365-2141.2011.08713.x

10.1016/j.radonc.2014.11.037

10.1093/annonc/mdq042

10.1056/NEJMoa1209825

10.1016/S1470-2045(14)71207-0

10.1001/jamaoncol.2015.3969

10.1016/j.ijrobp.2009.04.093

10.1200/JCO.2016.69.8480

10.1016/j.ijrobp.2017.04.026

10.4061/2011/317659

10.1186/1748-717X-2-20

10.1016/j.ijrobp.2018.06.091

10.1016/j.ijrobp.2018.11.025

10.1016/j.radonc.2016.11.016

10.1016/j.radonc.2018.07.013

10.1016/j.media.2016.02.006

10.1016/j.radonc.2019.03.013

RonnebergerO FischerP BroxT.U‐net: Convolutional networks for biomedical image segmentation. International Conference on Medical image computing and computer‐assisted intervention. Springer. 2015. pp. 234–241.

10.1016/j.media.2017.07.005

10.1007/978-3-319-75541-0_20

10.1007/978-3-319-75541-0_21

ZhangZ YangL ZhengY.Translating and segmenting multimodal medical volumes with cycle‐ and shape‐consistency generative adversarial network. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.2018. pp. 9242‐9251

10.1007/978-3-030-32486-5_20

10.1016/j.media.2016.10.004

10.1109/TMI.2003.815867

10.1016/j.ijrobp.2009.10.058

Baughman DR, 2014, Neural networks in bioprocessing and chemical engineering

10.1007/978-3-319-75238-9_25

LeeC‐Y XieS GallagherP et al.Deeply‐supervised nets. Artificial intelligence and statistics. 2015;562–570.

10.1007/978-3-319-67389-9_32

Mao X, 2016, Image restoration using very deep convolutional encoder‐decoder networks with symmetric skip connections, Adv Neural Inf Process Syst, 29, 2802

10.3389/fonc.2017.00315

MilletariF NavabN AhmadiS‐A.V‐net: Fully convolutional neural networks for volumetric medical image segmentation. 3D Vision (3DV) 2016 Fourth International Conference on. IEEE. 2016. pp. 565–571.

NairAA TranTD ReiterA et al.A deep learning based alternative to beamforming ultrasound images. 2018 IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE. 2018. pp. 3359–3363.

KingmaDP BaJ.Adam: A method for stochastic optimization. arXiv preprint arXiv.2014.

10.1002/mp.13047

LongJ ShelhamerE DarrellT.Fully convolutional networks for semantic segmentation. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2015. pp. 3431‐3440

10.1007/978-3-319-59129-2_3

Krähenbühl P, 2011, Efficient inference in fully connected CRFs with gaussian edge potentials, Adv Neural Inf Process Syst, 24, 109

10.1007/11744085_44

10.1007/s11263-007-0109-1

ZhengS JayasumanaS Romera‐ParedesB et al.Conditional random fields as recurrent neural networks. Proceedings of the IEEE international conference on computer vision.2015. pp.1529–1537

10.1016/j.media.2017.10.002

ZhangJ NieH.A post‐processing method based on fully connected CRFs for chronic wound images segmentation and identification. NUDT.2018.

10.1016/j.radonc.2017.11.012

10.2307/1932409

10.1186/1748-717X-9-173

10.1118/1.4901409

Aljabar P, 2001, The cutting edge: delineating contours with deep learning, Mach Learn, 2005, 2013

Ben‐CohenA KlangE AmitaiMM et al.Anatomical data augmentation for cnn based pixel‐wise classification. Biomedical Imaging (ISBI 2018) 2018 IEEE 15th International Symposium on. IEEE.2018. pp.1096–1099.

10.1016/j.neucom.2018.09.013

KjerlandØ.Segmentation of coronary arteries from ct‐scans of the heart using deep learning: MS Thesis. NTNU.2017.

10.1109/TMI.2006.880587

Sudre CH, 2017, Proceedings of the MICCAI workshop on Deep Learning in Medical Image Analysis (DLMIA), 240

10.1002/mp.13221

10.1109/TMI.2016.2621185

10.1007/978-3-319-75238-9_38

10.1016/j.neucom.2018.11.103

LiuZ LiX LuoP et al.Semantic image segmentation via deep parsing network. Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2015. pp. 1377–1385

TrulloR PetitjeanC RuanS et al.Segmentation of organs at risk in thoracic ct images using a sharpmask architecture and conditional random fields. 2017 IEEE 14th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2017). IEEE. 2017. pp. 1003–1006.

ZhuJ‐Y ParkT IsolaP et al.Unpaired image‐to‐image translation using cycle‐consistent adversarial networks. Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2017. pp. 2223‐2232

HuangX LiY PoursaeedO et al.Stacked generative adversarial networks. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017. pp. 5077‐5086

10.2147/OTT.S52101

10.1016/j.radonc.2016.08.006

10.1016/j.ejmp.2018.05.008