論文の概要: Assessing Lesion Segmentation Bias of Neural Networks on Motion Corrupted Brain MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06027v1
• Date: Mon, 12 Oct 2020 21:06:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 06:33:15.198392
• Title: Assessing Lesion Segmentation Bias of Neural Networks on Motion Corrupted Brain MRI
• Title（参考訳）: 運動破壊脳MRIにおけるニューラルネットワークの病変分割バイアスの評価
• Authors: Tejas Sudharshan Mathai, Yi Wang, Nathan Cross
• Abstract要約: 病変分割タスクに係わるニューラルネットワークの性能に、異なるレベルの運動アーティファクトが与える影響を定量化する。 この結果から,カリキュラム学習を用いて学習したネットワークは,異なるレベルの運動アーティファクトの補償に有効であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9694334747397484
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Patient motion during the magnetic resonance imaging (MRI) acquisition process results in motion artifacts, which limits the ability of radiologists to provide a quantitative assessment of a condition visualized. Often times, radiologists either "see through" the artifacts with reduced diagnostic confidence, or the MR scans are rejected and patients are asked to be recalled and re-scanned. Presently, there are many published approaches that focus on MRI artifact detection and correction. However, the key question of the bias exhibited by these algorithms on motion corrupted MRI images is still unanswered. In this paper, we seek to quantify the bias in terms of the impact that different levels of motion artifacts have on the performance of neural networks engaged in a lesion segmentation task. Additionally, we explore the effect of a different learning strategy, curriculum learning, on the segmentation performance. Our results suggest that a network trained using curriculum learning is effective at compensating for different levels of motion artifacts, and improved the segmentation performance by ~9%-15% (p < 0.05) when compared against a conventional shuffled learning strategy on the same motion data. Within each motion category, it either improved or maintained the dice score. To the best of our knowledge, we are the first to quantitatively assess the segmentation bias on various levels of motion artifacts present in a brain MRI image.
• Abstract（参考訳）: mri取得過程における患者の運動は運動アーチファクトを生じさせ、放射線科医が可視化された状態の定量的評価を提供する能力を制限する。 しばしば、放射線技師は診断の信頼性を低下させたアーティファクトを「見る」か、MRスキャンを拒否し、患者にリコールと再スキャンを依頼する。 現在、MRIアーチファクトの検出と修正に焦点を当てた多くのアプローチが公開されている。 しかし、これらのアルゴリズムがMRI画像に示すバイアスに関する重要な疑問は、まだ答えられていない。 本稿では,運動アーチファクトの異なるレベルが,病変分節作業に係わるニューラルネットワークの性能に与える影響について,バイアスを定量化することを目的とした。 さらに,異なる学習戦略,カリキュラム学習がセグメンテーション性能に及ぼす影響についても検討する。 この結果から,カリキュラム学習を用いて学習したネットワークは,異なるレベルの動作アーティファクトの補償に有効であることが示唆され,同じ動作データ上で従来のシャッフル学習戦略と比較した場合のセグメンテーション性能が約9%～15%向上した。 各動作カテゴリでは、ダイススコアを改善したり維持したりした。 私たちの知る限りでは、脳mri画像に存在する様々なレベルの運動アーチファクトのセグメンテーションバイアスを定量的に評価する最初の方法です。

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