論文の概要: An efficient semi-supervised quality control system trained using physics-based MRI-artefact generators and adversarial training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03359v2
• Date: Tue, 14 Nov 2023 16:06:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 19:38:40.911228
• Title: An efficient semi-supervised quality control system trained using physics-based MRI-artefact generators and adversarial training
• Title（参考訳）: mri-artefact generatorsとadversarial trainingを用いた高効率半教師付き品質制御システム
• Authors: Daniele Ravi (for the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative), Frederik Barkhof, Daniel C. Alexander, Lemuel Puglisi, Geoffrey JM Parker, Arman Eshaghi
• Abstract要約: 医用画像の欠陥を識別する既存の方法は、データ集約的なアプローチに依存している。 この問題に対処するために,4つの主要コンポーネントを持つフレームワークを提案する。 まず、物理に基づくアーティファクト生成装置は、データ拡張のために制御されたアーティファクトを持つ合成脳MRIスキャンを生成する。 第2に、構造MRIのための9つの異なるアーチファクトを識別するために、抽象的および工学的な画像特徴のプールを提案する。 第3に、アーティファクトベースの特徴選択ブロックを使用して、各アーティファクトのクラス毎に、最高の分類性能を提供する機能セットを見つける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5855676778881334
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large medical imaging data sets are becoming increasingly available, but ensuring sample quality without significant artefacts is challenging. Existing methods for identifying imperfections in medical imaging rely on data-intensive approaches, compounded by a scarcity of artefact-rich scans for training machine learning models in clinical research. To tackle this problem, we propose a framework with four main components: 1) artefact generators inspired by magnetic resonance physics to corrupt brain MRI scans and augment a training dataset, 2) abstract and engineered features to represent images compactly, 3) a feature selection process depending on the artefact class to improve classification, and 4) SVM classifiers to identify artefacts. Our contributions are threefold: first, physics-based artefact generators produce synthetic brain MRI scans with controlled artefacts for data augmentation. This will avoid the labour-intensive collection and labelling process of scans with rare artefacts. Second, we propose a pool of abstract and engineered image features to identify 9 different artefacts for structural MRI. Finally, we use an artefact-based feature selection block that, for each class of artefacts, finds the set of features providing the best classification performance. We performed validation experiments on a large data set of scans with artificially-generated artefacts, and in a multiple sclerosis clinical trial where real artefacts were identified by experts, showing that the proposed pipeline outperforms traditional methods. In particular, our data augmentation increases performance by up to 12.5 percentage points on accuracy, precision, and recall. The computational efficiency of our pipeline enables potential real-time deployment, promising high-throughput clinical applications through automated image-processing pipelines driven by quality control systems.
• Abstract（参考訳）: 医療画像データセットの大規模化が進んでいるが、重要な人工物なしでサンプルの品質を確保することは困難である。 医用画像の欠陥を識別する既存の方法は、臨床研究における機械学習モデルのトレーニングに、アーティファクトリッチスキャンの不足が原因で、データ集約的なアプローチに依存している。 この問題に取り組むために,我々は4つの主要コンポーネントからなるフレームワークを提案する。 1)磁気共鳴物理学に触発された人工物発生器は脳mriスキャンを破損させ、トレーニングデータセットを増強する。 2)画像をコンパクトに表現するための抽象的・工学的特徴 3) 分類を改善するためのアーティファクトクラスによる特徴選択プロセス 4) アーティファクトを識別するためのsvm分類器。 まず、物理ベースのアーティファクトジェネレータは、データ拡張のために制御されたアーティファクトを持つ合成脳MRIスキャンを生成します。 これにより、まれなアーティファクトによるスキャンの労働集約的な収集とラベル付けのプロセスが回避される。 第2に,構造mriのための9つの異なるアーティファクトを識別するための,抽象的および工学的画像特徴のプールを提案する。 最後に、アーティファクトベースの特徴選択ブロックを使用し、各アーティファクトのクラス毎に、最高の分類性能を提供する機能セットを見つける。 人工的人工骨材を用いた大規模なデータ集合の検証実験を行い, 実物が専門家によって同定された多発性硬化症臨床試験において, 提案パイプラインが従来の方法を上回ることを示した。 特に、データの増大は、精度、精度、リコールで最大12.5ポイントの性能を向上させる。 パイプラインの計算効率は、品質制御システムによって駆動される自動画像処理パイプラインによる高スループット臨床応用を約束する、潜在的なリアルタイムデプロイメントを可能にする。

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