Three-dimensional ultrasound of carotid atherosclerosis: Semiautomated segmentation using a level set-based method
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Three-dimensional ultrasound (3D US) of the carotid artery provides measurements of arterial wall and plaque [vessel wall volume (VWV)] that are complementary to the one-dimensional measurement of the carotid artery intima-media thickness. 3D US VWV requires an observer to delineate the media-adventitia boundary (MAB) and lumen-intima boundary (LIB) of the carotid artery. The main purpose of this work was to develop and evaluate a semiautomated segmentation algorithm for delineating the MAB and LIB of the carotid artery from 3D US images. METHODS: To segment the MAB and LIB, the authors used a level set method and combined several low-level image cues with high-level domain knowledge and limited user interaction. First, the operator initialized the algorithm by choosing anchor points on the boundaries, identified in the images. The MAB was segmented using local region- and edge-based energies and an energy that encourages the boundary to pass through anchor points from the preprocessed images. For the LIB segmentation, the authors used local and global region-based energies, the anchor point-based energy, as well as a constraint promoting a boundary separation between the MAB and LIB. The data set consisted of 231 2D images (11 2D images per each of 21 subjects) extracted from 3D US images. The image slices were segmented five times each by a single observer using the algorithm and the manual method. Volume-based, region-based, and boundary distance-based metrics were used to evaluate accuracy. Moreover, repeated measures analysis was used to evaluate precision. RESULTS: The algorithm yielded an absolute VWV difference of 5.0% +/- 4.3% with a segmentation bias of -0.9% +/- 6.6%. For the MAB and LIB segmentations, the method gave absolute volume differences of 2.5% +/- 1.8% and 5.6% +/- 3.0%, Dice coefficients of 95.4% +/- 1.6% and 93.1% +/- 3.1%, mean absolute distances of 0.2 +/- 0.1 and 0.2 +/- 0.1 mm, and maximum absolute distances of 0.6 +/- 0.3 and 0.7 +/- 0.6 mm, respectively. The coefficients of variation of the algorithm (5.1%) and manual methods (3.9%) were not significantly different, but the average time saved using the algorithm (2.8 min versus 8.3 min) was substantial. CONCLUSIONS: The authors generated and tested a semiautomated carotid artery VWV measurement tool to provide measurements with reduced operator time and interaction, with high Dice coefficients, and with necessary required precision.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».