論文の概要: Distributionally Robust Segmentation of Abnormal Fetal Brain 3D MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04175v1
- Date: Mon, 9 Aug 2021 17:00:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-10 15:51:02.178963
- Title: Distributionally Robust Segmentation of Abnormal Fetal Brain 3D MRI
- Title（参考訳）: 正常胎児脳3次元MRIの分布的ロバスト分割
- Authors: Lucas Fidon, Michael Aertsen, Nada Mufti, Thomas Deprest, Doaa Emam,
Fr\'ed\'eric Guffens, Ernst Schwartz, Michael Ebner, Daniela Prayer, Gregor
Kasprian, Anna L. David, Andrew Melbourne, S\'ebastien Ourselin, Jan Deprest,
Georg Langs, Tom Vercauteren
- Abstract要約: 最先端のディープラーニングパイプライン nnU-Net では,異常なケースの一般化が困難であることを示す。
我々は、データセット上のボリューム当たり損失の分布のパーセンタイルを最小限に抑えるために、ディープニューラルネットワークをトレーニングすることを提案する。
我々は368個の胎児脳T2w MRIを用いてアプローチを検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.463018151091638
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The performance of deep neural networks typically increases with the number
of training images. However, not all images have the same importance towards
improved performance and robustness. In fetal brain MRI, abnormalities
exacerbate the variability of the developing brain anatomy compared to
non-pathological cases. A small number of abnormal cases, as is typically
available in clinical datasets used for training, are unlikely to fairly
represent the rich variability of abnormal developing brains. This leads
machine learning systems trained by maximizing the average performance to be
biased toward non-pathological cases. This problem was recently referred to as
hidden stratification. To be suited for clinical use, automatic segmentation
methods need to reliably achieve high-quality segmentation outcomes also for
pathological cases. In this paper, we show that the state-of-the-art deep
learning pipeline nnU-Net has difficulties to generalize to unseen abnormal
cases. To mitigate this problem, we propose to train a deep neural network to
minimize a percentile of the distribution of per-volume loss over the dataset.
We show that this can be achieved by using Distributionally Robust Optimization
(DRO). DRO automatically reweights the training samples with lower performance,
encouraging nnU-Net to perform more consistently on all cases. We validated our
approach using a dataset of 368 fetal brain T2w MRIs, including 124 MRIs of
open spina bifida cases and 51 MRIs of cases with other severe abnormalities of
brain development.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークのパフォーマンスは通常、トレーニング画像の数によって増加する。
しかし、すべての画像が、パフォーマンスと堅牢性の改善に同じ重要性を持っているわけではない。
胎児脳mriでは、発達中の脳解剖学的異常が非病理学的例と比較して悪化する。
トレーニングに使用される臨床データセットで一般的に見られるように、少数の異常症例は、異常な発達中の脳の豊かな変動を公平に表現する可能性は低い。
これにより、非病理学的ケースに対する平均性能を最大化することでトレーニングされた機械学習システムが導かれる。
この問題は近年、隠れ層化と呼ばれるようになった。
臨床用途に適合するためには, 病的症例においても, 自動セグメンテーション法は高品質セグメンテーションの結果を確実に達成する必要がある。
本稿では,最先端のディープラーニングパイプラインであるnnu-netの一般化が困難であることを示す。
この問題を軽減するために,深層ニューラルネットワークを訓練し,データセット上のボリューム当たり損失のパーセンタイルを最小化することを提案する。
分散ロバスト最適化(DRO)を用いてこれを実現できることを示す。
DROはトレーニングサンプルを低いパフォーマンスで自動的にリウェイトし、nnU-Netがすべてのケースでより一貫して機能するように促す。
124例の開脊椎バイフィダ症例,51例の頭部MRIを含む368例の胎児脳T2wMRIを用いてアプローチを検証した。
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