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臨床的な椎体CTのセグメンテーションに関する多施設共同マイルストーン研究
A multi-center milestone study of clinical vertebral CT segmentation.
PMID: 26878138 PMCID: PMC5527557. DOI: 10.1016/j.compmedimag.2015.12.006.
抄録
本論文では、臨床的な椎体セグメンテーションの複数施設でのマイルストーン研究を紹介する。椎体セグメンテーションは、脊椎画像解析と介入のための基本的なステップである。本研究の前半は、2014 International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) Workshop on Computational Spine Imaging (CSI 2014)で行われた脊椎セグメンテーションの課題である。目的は、10個のトレーニングデータセットと5個のテストデータセット（すべて健常例）を用いて、コンピュータ断層撮影（CT）スキャン上でのいくつかの最先端の椎体セグメンテーションアルゴリズムの性能を評価することであった；研究の後半はチャレンジ後に行われ、異常例の下での性能を評価するために、追加の5個の異常例をテストに用いた。評価指標としてダイス係数と絶対面距離を用いた。各椎骨を単一の幾何学的単位としてセグメンテーションすること、および椎骨下部構造を個別にセグメンテーションすることを評価した。比較研究には5つのチームが参加した。この研究のトップパフォーマーは、健康な症例では胸椎上部で0.93、胸椎下部で0.95、腰椎で0.96のダイス係数を達成し、骨粗鬆症や骨折の症例では胸椎上部で0.88、胸椎下部で0.89、腰椎で0.92のダイス係数を達成していた。それぞれの方法の長所と短所、今後の改善提案について議論した。本研究は、椎体セグメンテーション法に関する初の多施設比較研究であり、急速に成長している脊椎画像解析と介入のための最新のパフォーマンスのマイルストーンを提供するものである。
A multiple center milestone study of clinical vertebra segmentation is presented in this paper. Vertebra segmentation is a fundamental step for spinal image analysis and intervention. The first half of the study was conducted in the spine segmentation challenge in 2014 International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) Workshop on Computational Spine Imaging (CSI 2014). The objective was to evaluate the performance of several state-of-the-art vertebra segmentation algorithms on computed tomography (CT) scans using ten training and five testing dataset, all healthy cases; the second half of the study was conducted after the challenge, where additional 5 abnormal cases are used for testing to evaluate the performance under abnormal cases. Dice coefficients and absolute surface distances were used as evaluation metrics. Segmentation of each vertebra as a single geometric unit, as well as separate segmentation of vertebra substructures, was evaluated. Five teams participated in the comparative study. The top performers in the study achieved Dice coefficient of 0.93 in the upper thoracic, 0.95 in the lower thoracic and 0.96 in the lumbar spine for healthy cases, and 0.88 in the upper thoracic, 0.89 in the lower thoracic and 0.92 in the lumbar spine for osteoporotic and fractured cases. The strengths and weaknesses of each method as well as future suggestion for improvement are discussed. This is the first multi-center comparative study for vertebra segmentation methods, which will provide an up-to-date performance milestone for the fast growing spinal image analysis and intervention.
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