不确定性引导的心脏磁共振右心室基底段分割
图像与视频处理
2024-10-18 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
心脏磁共振（CMR）电影成像对于临床评估心脏功能至关重要。然而，与左心室（LV）相比，右心室（RV）的分割仍然更具挑战性且可重复性较差。在RV基底段，由于平面内解剖结构复杂（包含心房、瓣膜和主动脉）且受强烈的层间运动影响，分割性能经常退化。在本工作中，我们提出两种策略来解决CMR分割中目前尚未解决的问题，特别是RV基底段的分割问题：首先，我们在心脏病专家指导下，通过重新标注ACDC数据集中的RV基底段，并细化右心室流出道（RVOT）的描绘，对公共资源进行了补充。其次，我们提出了一种新颖的双编码器U-Net架构，利用时间不连贯性在发生层间运动时为分割提供信息。层间运动通过运动跟踪模型的贝叶斯不确定性（即跟踪丢失）来表征。我们的实验表明，我们的方法在考虑时间不连贯性的情况下显著改善了RV基底段的分割。此外，我们研究了基于深度学习的分割的可重复性，并表明一致标注与跟踪丢失的结合可以提高RV分割的可重复性，这可能促进大量聚焦于RV的临床研究。
关键词
引用
@article{arxiv.2410.03320,
title = {Lost in Tracking: Uncertainty-guided Cardiac Cine MRI Segmentation at Right Ventricle Base},
author = {Yidong Zhao and Yi Zhang and Orlando Simonetti and Yuchi Han and Qian Tao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.03320},
year = {2024}
}