[논문 리뷰] CTSpine1K: A Large-Scale Dataset for Spinal Vertebrae Segmentation in Computed Tomography

Yang Deng, Ce Wang외 13명|arXiv (Cornell University)|2021. 05. 31.

Medical Imaging and Analysis참고 문헌 23인용 수 34

한 줄 요약

CTSpine1K는 척추 분절을 위한 공개적으로 이용 가능한 가장 큰 주석 된 척추 CT 데이터셋(1005 volumes, 11k+ vertebrae)을 제공하며, nnUnet을 사용해 새로운 벤치마크와 기준선을 확립합니다.

ABSTRACT

Spine-related diseases have high morbidity and cause a huge burden of social cost. Spine imaging is an essential tool for noninvasively visualizing and assessing spinal pathology. Segmenting vertebrae in computed tomography (CT) images is the basis of quantitative medical image analysis for clinical diagnosis and surgery planning of spine diseases. Current publicly available annotated datasets on spinal vertebrae are small in size. Due to the lack of a large-scale annotated spine image dataset, the mainstream deep learning-based segmentation methods, which are data-driven, are heavily restricted. In this paper, we introduce a large-scale spine CT dataset, called CTSpine1K, curated from multiple sources for vertebra segmentation, which contains 1,005 CT volumes with over 11,100 labeled vertebrae belonging to different spinal conditions. Based on this dataset, we conduct several spinal vertebrae segmentation experiments to set the first benchmark. We believe that this large-scale dataset will facilitate further research in many spine-related image analysis tasks, including but not limited to vertebrae segmentation, labeling, 3D spine reconstruction from biplanar radiographs, image super-resolution, and enhancement.

연구 동기 및 목표

• 대규모 다원 소스 척추 CT 데이터셋을 구축하고 고품질의 척추 뼈 분절 주석을 확보한다.
• 소스 간 라벨링 일관성을 보장하는 통합 주석 파이프라인을 제공한다.
• 강력하고 자동 구성을 지원하는 모델(nnUnet)을 이용해 기준선 척추 분절 성능을 확립한다.
• CTSpine1K와 VerSe 데이터셋 간의 교차 도메인 일반화를 분석하여 도메인 차이를 강조한다.

제안 방법

• appearance variation을 극대화하기 위해 네 개의 공개 소스에서 1,005개의 척추 CT 볼륨을 수집한다.
• nnUnet 사전 라벨링, 주니어/시니어/임상 검토, 이중 확인으로 고품질의 Ground Truth를 보장하는 통합 주석 워크플로를 설계한다.
• C1부터 L6까지의 척추를 25개 레이블로 주석하고 마스크를 NIfTI 형식으로 저장한다.
• 3D 풀해상도 nnUnet를 사용하여 벤치마킹 분절 모델을 확립하고 척추별 Dice와 95백분위 Hausdorff 거리를 보고한다(HD95).
• 데이터를 학습(610), 테스트_public(197), 테스트_private(198)로 분할하고 교차 데이터셋 비교를 위해 Test_VerSe에서 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 대규모 다원 소스 척추 CT 데이터셋이 다양한 해부학적 차이와 영상 조건을 제공함으로써 척추 분절을 개선할 수 있는가?
• RQ2 강력한 기준선 모델(nnUnet)이 CTSpine1K에서 서로 다른 분할 및 VerSe 데이터셋에서 어떤 성능을 보이는가?
• RQ3 CTSpine1K와 공개 VerSe 데이터셋 간의 척추 분절 도메인 차이는 무엇인가?

주요 결과

• CTSpine1K는 다양한 제조사와 조건에서 11,100개가 넘는 라벨링된 척추 뼈를 포함하는 1,005개의 CT 볼륨을 보유한다.
• Test_public, Test_private, Test_VerSe에서의 평균 척추 DSC는 각각 0.869, 0.840, 0.766이며, 평균 척추 DSC는 각각 0.985, 0.984, 0.929이다.
• L6 척추는 특히 도전적이며(Test_public DSC=0, HD=66.21 mm; Test_private HD=80.33 mm; Test_VerSe HD=45.16 mm), 질병 및 해부학적 변이가 분절에 영향을 미친다.
• CTSpine1K로 훈련된 모델은 자체 데이터에서 우수한 성능을 보이지만 VerSe 데이터에서 상당히 낮아 도메인 차이가 뚜렷함을 시사한다.
• COLONOG 하위 데이터셋은 CTSpine1K 내에서 VerSe COLONOG와 다르며 도메인 차이의 일부를 설명하고 CTSpine1K를 VerSe의 보완 데이터로서의 가치를 부각시킨다.
• 주석 품질과 파이프라인은 VerSe 벤치마스와 전문가 검토와의 일치로 검증되며, 이 데이터셋은 보다 넓은 척추 영상 분석 작업을 지원하기 위한 목적이다.