Segmentation of brain arterio-venous malformations (bAVMs) in 3D rotational angiographies (3DRA) is still an open problem in the literature, with high relevance for clinical practice. While deep learning models have been applied for segmenting the brain vasculature in these images, they have never been used in cases with bAVMs. This is likely caused by the difficulty to obtain sufficiently annotated data to train these approaches. In this paper we introduce a first deep learning model for blood vessel segmentation in 3DRA images of patients with bAVMs. To this end, we densely annotated 5 3DRA volumes of bAVM cases and used these to train two alternative 3DUNet-based architectures with different segmentation objectives. Our results show that the networks reach a comprehensive coverage of relevant structures for bAVM analysis, much better than what is obtained using standard methods. This is promising for achieving a better topological and morphological characterisation of the bAVM structures of interest. Furthermore, the models have the ability to segment venous structures even when missing in the ground truth labelling, which is relevant for planning interventional treatments. Ultimately, these results could be used as more reliable first initial guesses, alleviating the cumbersome task of creating manual labels.


翻译:在三维旋转血管(3DRA)中,脑动动脉-呼吸系统畸形的分解(bAVAs)在3DRA 3DRA 3DRA 3DRA 3DRA 3DRA 3DRA 3DRA 3DRA 3DRA 3DRA 3DRA 3 中,仍然是文献中一个尚未解决的问题,与临床实践密切相关。虽然在这些图像中,对脑血管血管血管血管结构的分解应用了深层学习模型,但这些模型从未用于这些图像中的脑血管血管血管血管结构。这可能是由于难以获得足够附加说明的数据来训练这些方法造成的。在本文中,我们在3DDUNet 3 3DUNet 3 3 的病例中添加了5 3DRA 卷注解, 并用于培训具有不同分解目标的两套替代结构。我们的结果显示,这些网络在BAVAVAVS分析相关结构中达到了全面覆盖的范围,比使用标准方法所获得的要好得多。这对使BAUAVAVAVA的兴趣结构结构结构结构更具有更好的表面特征和形态特性特性特性特性特性特性特性。此外,即使在初始标签上缺失结构缺失结构缺失能力。这些模型在初始标签上也是更可靠,最终使用。这些结果。这些结果可以被使用。

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