論文の概要: Semi-Supervised Learning for Fetal Brain MRI Quality Assessment with ROI consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12704v1
• Date: Tue, 23 Jun 2020 02:40:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 23:37:34.529483
• Title: Semi-Supervised Learning for Fetal Brain MRI Quality Assessment with ROI consistency
• Title（参考訳）: ROI一貫性を用いた胎児脳MRI品質評価のための半教師付き学習
• Authors: Junshen Xu, Sayeri Lala, Borjan Gagoski, Esra Abaci Turk, P. Ellen Grant, Polina Golland, Elfar Adalsteinsson
• Abstract要約: T2強調胎児脳MRIの現在のプロトコルは、運動に対して堅牢ではない。 脳の容積スキャン中に人工物でスライスを検出する半教師付き深層学習法を提案する。 提案手法は、モデル精度を約6%向上させ、他の最先端の半教師あり学習法より優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7757605747890044
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fetal brain MRI is useful for diagnosing brain abnormalities but is challenged by fetal motion. The current protocol for T2-weighted fetal brain MRI is not robust to motion so image volumes are degraded by inter- and intra- slice motion artifacts. Besides, manual annotation for fetal MR image quality assessment are usually time-consuming. Therefore, in this work, a semi-supervised deep learning method that detects slices with artifacts during the brain volume scan is proposed. Our method is based on the mean teacher model, where we not only enforce consistency between student and teacher models on the whole image, but also adopt an ROI consistency loss to guide the network to focus on the brain region. The proposed method is evaluated on a fetal brain MR dataset with 11,223 labeled images and more than 200,000 unlabeled images. Results show that compared with supervised learning, the proposed method can improve model accuracy by about 6\% and outperform other state-of-the-art semi-supervised learning methods. The proposed method is also implemented and evaluated on an MR scanner, which demonstrates the feasibility of online image quality assessment and image reacquisition during fetal MR scans.
• Abstract（参考訳）: 胎児脳MRIは脳の異常の診断に有用であるが、胎児の運動に障害がある。 t2強調型胎児脳mriの現在のプロトコルは動作にロバストではないため、画像ボリュームはスライス間およびスライス内の動きアーチファクトによって劣化する。 さらに、胎児のMR画像品質評価のための手動アノテーションは通常、時間を要する。 そこで本研究では,脳の容積スキャン中に人工物でスライスを検出する半教師付き深層学習法を提案する。 提案手法は,平均教師モデルに基づいて,生徒と教師のモデル間の一貫性をイメージ全体に強制するだけでなく,ネットワークを脳領域に集中させるためのroi一貫性損失を導入する。 11,223個のラベル付き画像と20万以上のラベル付き画像を含む胎児脳mrデータセットを用いて,提案法を評価した。 その結果,教師付き学習と比較して,提案手法はモデルの精度を約6\%向上させ,他の教師付き半教師付き学習法よりも優れることがわかった。 また, 胎児のMRスキャンにおいて, オンライン画像品質評価と画像再取得の可能性を示すMRスキャナの実装と評価を行った。

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