論文の概要: Improved inter-scanner MS lesion segmentation by adversarial training on longitudinal data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00952v2
• Date: Tue, 27 Oct 2020 11:11:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 08:01:58.583368
• Title: Improved inter-scanner MS lesion segmentation by adversarial training on longitudinal data
• Title（参考訳）: 縦断データを用いた逆行訓練によるscanner間ms病変分節の改善
• Authors: Mattias Billast, Maria Ines Meyer, Diana M. Sima and David Robben
• Abstract要約: ホワイトマター病変進展の評価は,MS患者の経過観察において重要なバイオマーカーである。 現在の自動病変分割アルゴリズムは、MRIスキャナーやプロトコルの違いに関連する画像特性の変化の影響を受けやすい。 スキャン間研究におけるMS病変のセグメンテーションの整合性を改善するモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The evaluation of white matter lesion progression is an important biomarker in the follow-up of MS patients and plays a crucial role when deciding the course of treatment. Current automated lesion segmentation algorithms are susceptible to variability in image characteristics related to MRI scanner or protocol differences. We propose a model that improves the consistency of MS lesion segmentations in inter-scanner studies. First, we train a CNN base model to approximate the performance of icobrain, an FDA-approved clinically available lesion segmentation software. A discriminator model is then trained to predict if two lesion segmentations are based on scans acquired using the same scanner type or not, achieving a 78% accuracy in this task. Finally, the base model and the discriminator are trained adversarially on multi-scanner longitudinal data to improve the inter-scanner consistency of the base model. The performance of the models is evaluated on an unseen dataset containing manual delineations. The inter-scanner variability is evaluated on test-retest data, where the adversarial network produces improved results over the base model and the FDA-approved solution.
• Abstract（参考訳）: ホワイトマター病変進展の評価は,MS患者の経過観察において重要なバイオマーカーであり,治療経過を決定する上で重要な役割を担っている。 現在の自動病変分割アルゴリズムは、MRIスキャナーやプロトコルの違いに関連する画像特性の変化の影響を受けやすい。 スキャン間研究におけるMS病変のセグメンテーションの整合性を改善するモデルを提案する。 まず,CNN ベースモデルを用いて,FDA が承認した病変分類ソフトウェア icobrain の性能を近似する。 次に、判別器モデルをトレーニングし、2つの病変のセグメンテーションが同じスキャナータイプを用いて取得されたスキャンに基づいて、このタスクにおいて78%の精度を達成する。 最後に、ベースモデルと判別器は、マルチスキャナ縦データに対して逆向きに訓練され、ベースモデルのスキャナ間一貫性が向上する。 モデルの性能は手動で記述した未知のデータセットで評価される。 対向ネットワークがベースモデルおよびFDA承認ソリューション上で改善結果を生成するテスト-再テストデータに基づいて、スキャン間変動を評価した。

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