Interactive 3D segmentation of the prostate in magnetic resonance images using shape and local appearance similarity analysis
Notice bibliographique
Résumé
3D segmentation of the prostate in medical images is useful to prostate cancer diagnosis and therapy guidance, but is time-consuming to perform manually. Clinical translation of computer-assisted segmentation algorithms for this purpose requires a comprehensive and complementary set of evaluation metrics that are informative to the clinical end user. We have developed an interactive 3D prostate segmentation method for 1.5T and 3.0T T2-weighted magnetic resonance imaging (T2W MRI) acquired using an endorectal coil. We evaluated our method against manual segmentations of 36 3D images using complementary boundary-based (mean absolute distance; MAD), regional overlap (Dice similarity coefficient; DSC) and volume difference (ΔV) metrics. Our technique is based on inter-subject prostate shape and local boundary appearance similarity. In the training phase, we calculated a point distribution model (PDM) and a set of local mean intensity patches centered on the prostate border to capture shape and appearance variability. To segment an unseen image, we defined a set of rays – one corresponding to each of the mean intensity patches computed in training – emanating from the prostate centre. We used a radial-based search strategy and translated each mean intensity patch along its corresponding ray, selecting as a candidate the boundary point with the highest normalized cross correlation along each ray. These boundary points were then regularized using the PDM. For the whole gland, we measured a mean±std MAD of 2.5±0.7 mm, DSC of 80±4%, and ΔV of 1.1±8.8 cc. We also provided an anatomic breakdown of these metrics within the prostatic base, mid-gland, and apex.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».