論文の概要: Neglectable effect of brain MRI data prepreprocessing for tumor segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05278v1
• Date: Mon, 11 Apr 2022 17:29:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-12 18:56:57.183182
• Title: Neglectable effect of brain MRI data prepreprocessing for tumor segmentation
• Title（参考訳）: 腫瘍セグメンテーションにおける脳MRIデータ前処理の無視効果
• Authors: Ekaterina Kondrateva and Polina Druzhinina and Alexandra Dalechina and Boris Shirokikh and Mikhail Belyaev and Anvar Kurmukov
• Abstract要約: 我々は,TCIA-GBMオープンソースデータセットを用いたマルチモーダルMRI脳がん画像セグメント化に関する総合的研究を報告する。 その結果、最も一般的な標準化手順は、ニューラルネットワークの性能に何の価値も与えないことが示されている。 画像の規格化に伴う信号分散の低減のため,画像強度正規化手法はモデル精度に寄与しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.51261784032216
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Magnetic resonance imaging (MRI) data is heterogeneous due to the differences in device manufacturers, scanning protocols, and inter-subject variability. A conventional way to mitigate MR image heterogeneity is to apply preprocessing transformations, such as anatomy alignment, voxel resampling, signal intensity equalization, image denoising, and localization of regions of interest (ROI). Although preprocessing pipeline standardizes image appearance, its influence on the quality of image segmentation and other downstream tasks on deep neural networks (DNN) has never been rigorously studied. Here we report a comprehensive study of multimodal MRI brain cancer image segmentation on TCIA-GBM open-source dataset. Our results demonstrate that most popular standardization steps add no value to artificial neural network performance; moreover, preprocessing can hamper model performance. We suggest that image intensity normalization approaches do not contribute to model accuracy because of the reduction of signal variance with image standardization. Finally, we show the contribution of scull-stripping in data preprocessing is almost negligible if measured in terms of clinically relevant metrics. We show that the only essential transformation for accurate analysis is the unification of voxel spacing across the dataset. In contrast, anatomy alignment in form of non-rigid atlas registration is not necessary and most intensity equalization steps do not improve model productiveness.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴イメージング(MRI)データは、デバイスメーカ、走査プロトコル、オブジェクト間の可変性の違いにより異種である。 MR画像の不均一性を緩和する従来の方法は、解剖学的アライメント、ボクセル再サンプリング、信号強度の等化、画像のデノイング、関心領域の局在化などの前処理変換を適用することである。 前処理パイプラインは画像の外観を標準化するが、画像セグメンテーションや、ディープニューラルネットワーク(DNN)における下流タスクの品質への影響は、厳密に研究されていない。 本稿では,TCIA-GBMオープンソースデータセットを用いたマルチモーダルMRI脳がん画像セグメント化に関する総合的研究を報告する。 我々の結果は、最も一般的な標準化ステップが、ニューラルネットワークの性能に価値を与えないことを示しています。 画像の標準化に伴う信号ばらつきの低減により,画像強度正規化手法はモデルの精度に寄与しないことが示唆された。 最後に, 臨床的に関連のある指標を用いて測定した場合, データ前処理におけるscull-strippingの寄与はほとんど無視できることを示した。 正確な解析のための唯一の本質的な変換は、データセットをまたいでvoxel空間を統一することである。 対照的に、非剛性アトラス登録形態の解剖学的アライメントは不要であり、ほとんどの強度等化ステップはモデル生産性を改善しない。

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