Deep Learning Techniques for Automatic MRI Cardiac Multi-Structures Segmentation and Diagnosis: Is the Problem Solved?

深度学习 人工智能 计算机科学 分割 任务(项目管理) 模式识别(心理学) 机器学习 全自动 医学影像学 自动化 图像分割 磁共振成像 医学 放射科 工程类 机械工程 经济 管理
作者
Olivier Bernard,Alain Lalande,Clément Zotti,Frederick Cervenansky,Xin Yang,Pheng‐Ann Heng,Irem Cetin,Karim Lekadir,Óscar Cámara,Miguel Á. González Ballester,Gerard Sanromà,Sandy Napel,Steffen E. Petersen,Georgios Tziritas,Elias Grinias,Mahendra Khened,Varghese Alex Kollerathu,Ganapathy Krishnamurthi,Marc-Michel Rohé,Xavier Pennec
出处
期刊:IEEE Transactions on Medical Imaging [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:37 (11): 2514-2525 被引量:1567
标识
DOI:10.1109/tmi.2018.2837502
摘要

Delineation of the left ventricular cavity, myocardium, and right ventricle from cardiac magnetic resonance images (multi-slice 2-D cine MRI) is a common clinical task to establish diagnosis. The automation of the corresponding tasks has thus been the subject of intense research over the past decades. In this paper, we introduce the "Automatic Cardiac Diagnosis Challenge" dataset (ACDC), the largest publicly available and fully annotated dataset for the purpose of cardiac MRI (CMR) assessment. The dataset contains data from 150 multi-equipments CMRI recordings with reference measurements and classification from two medical experts. The overarching objective of this paper is to measure how far state-of-the-art deep learning methods can go at assessing CMRI, i.e., segmenting the myocardium and the two ventricles as well as classifying pathologies. In the wake of the 2017 MICCAI-ACDC challenge, we report results from deep learning methods provided by nine research groups for the segmentation task and four groups for the classification task. Results show that the best methods faithfully reproduce the expert analysis, leading to a mean value of 0.97 correlation score for the automatic extraction of clinical indices and an accuracy of 0.96 for automatic diagnosis. These results clearly open the door to highly accurate and fully automatic analysis of cardiac CMRI. We also identify scenarios for which deep learning methods are still failing. Both the dataset and detailed results are publicly available online, while the platform will remain open for new submissions.
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