Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust Segmentation of Brain MRI in the Wild with Hierarchical CNNs and no Retraining

論文の概要: Robust Segmentation of Brain MRI in the Wild with Hierarchical CNNs and no Retraining

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01969v2
Date: Mon, 7 Mar 2022 09:58:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-08 12:20:57.606307
Title: Robust Segmentation of Brain MRI in the Wild with Hierarchical CNNs and no Retraining
Title（参考訳）: 階層的cnnとリトレーニングを伴わない野生脳mriのロバストセグメンテーション
Authors: Benjamin Billot, Magdamo Colin, Sean E. Arnold, Sudeshna Das, Juan. E. Iglesias
Abstract要約: クリニックで取得した脳MRIスキャンの振り返り分析は、研究データセットよりもはるかに大きなサンプルサイズを持つ神経画像研究を可能にする可能性がある。画像分割のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と領域ランダム化の最近の進歩は、大規模な臨床MRIの形態計測を可能にする可能性がある。一般的にSynthSegは頑健であるが,低信号-雑音比,組織コントラストの低いスキャンではフェールすることが多い。条件付きセグメンテーションとCNNの階層構造を用いてこれらの問題を緩和する新しい手法であるSynthSeg+を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329802
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Retrospective analysis of brain MRI scans acquired in the clinic has the potential to enable neuroimaging studies with sample sizes much larger than those found in research datasets. However, analysing such clinical images "in the wild" is challenging, since subjects are scanned with highly variable protocols (MR contrast, resolution, orientation, etc.). Nevertheless, recent advances in convolutional neural networks (CNNs) and domain randomisation for image segmentation, best represented by the publicly available method SynthSeg, may enable morphometry of clinical MRI at scale. In this work, we first evaluate SynthSeg on an uncurated, heterogeneous dataset of more than 10,000 scans acquired at Massachusetts General Hospital. We show that SynthSeg is generally robust, but frequently falters on scans with low signal-to-noise ratio or poor tissue contrast. Next, we propose SynthSeg+, a novel method that greatly mitigates these problems using a hierarchy of conditional segmentation and denoising CNNs. We show that this method is considerably more robust than SynthSeg, while also outperforming cascaded networks and state-of-the-art segmentation denoising methods. Finally, we apply our approach to a proof-of-concept volumetric study of ageing, where it closely replicates atrophy patterns observed in research studies conducted on high-quality, 1mm, T1-weighted scans. The code and trained model are publicly available at https://github.com/BBillot/SynthSeg.
Abstract（参考訳）: クリニックで取得した脳MRIスキャンの振り返り分析は、研究データセットよりはるかに大きなサンプルサイズの神経画像研究を可能にする可能性がある。しかし, 被験者はMRコントラスト, 解像度, 方向など, 非常に可変なプロトコルでスキャンされるため, このような臨床像を「野」で分析することは困難である。それでも、画像分割のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とドメインランダム化の最近の進歩は、SynthSegによって最もよく表現されているが、臨床MRIの大規模な形態計測を可能にしている。本研究では,マサチューセッツ総合病院で取得した1万件以上のスキャンデータを用いて,SynthSegの評価を行った。一般的にSynthSegは頑健であるが,低信号-雑音比,組織コントラストの低いスキャンではフェールすることが多い。次に、条件付きセグメンテーションとCNNの階層構造を用いてこれらの問題を緩和する新しい手法であるSynthSeg+を提案する。この手法はSynthSegよりもかなり頑健であり,カスケードネットワークや最先端セグメンテーション手法よりも優れていることを示す。最後に,本研究は,質の高い1mm,t1重み付きスキャンで行った研究で観察された萎縮パターンを忠実に再現する,概念実証ボリューム研究に適用する。コードとトレーニングされたモデルはhttps://github.com/BBillot/SynthSegで公開されている。

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