BifDet：気道ツリーモデリングのための3D分岐点検出データセット

概要: 胸部コンピュータ断層撮影（CT）スキャンは、気道樹の複雑な分岐ネットワークに関する詳細な洞察を提供し、さまざまな呼吸器疾患の理解に不可欠です。気道分岐（気道の枝が分かれる地点）は、肺生理の理解、疾患のメカニズム、病変の局在化を理解するための重要なランドマークです。分岐解析の重要性にもかかわらず、このタスクに注釈が付けられたデータセットが著しく不足していることが、高度な自動化された専門的な検出またはセグメンテーション手法の開発を妨げています。本論文では、3D気道分岐検出に特化した最初の公開データセットであるBifDetを提案し、既存のリソースに存在する重要なギャップを埋めます。私たちのデータセットは、ATM22のオープンアクセスコホートからの慎重に注釈されたCTスキャンで構成されており、分岐境界ボックスが親枝と娘枝の両方をカバーしています。BifDetの可能性を示すユースケースとして、CTスキャン上の3D気道分岐検出に対してRetinaNetおよびDETRを微調整し、評価します。前処理手順や、特定の実装における設計上の選択を含む詳細なパイプラインを提供します。結果は、将来の研究のベンチマークとなるベースラインを提供するために、最小バウンディングボックスサイズのさまざまなカテゴリにわたって詳述します。