論文の概要: Longitudinal detection of new MS lesions using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08272v1
• Date: Thu, 16 Jun 2022 16:09:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-17 20:27:59.158748
• Title: Longitudinal detection of new MS lesions using Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習による新しいms病変の経時的検出
• Authors: Reda Abdellah Kamraoui, Boris Mansencal, Jos\'e V Manjon, Pierrick Coup\'e
• Abstract要約: 新たなMS病変の検出・分節作業に対処するディープラーニングベースのパイプラインについて述べる。 まず,1つの時間点を用いたセグメンテーションタスクで訓練されたモデルからの移動学習を提案する。 第2に、新しい病変を伴う現実的な縦断時間を生成するためのデータ合成戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The detection of new multiple sclerosis (MS) lesions is an important marker of the evolution of the disease. The applicability of learning-based methods could automate this task efficiently. However, the lack of annotated longitudinal data with new-appearing lesions is a limiting factor for the training of robust and generalizing models. In this work, we describe a deep-learning-based pipeline addressing the challenging task of detecting and segmenting new MS lesions. First, we propose to use transfer-learning from a model trained on a segmentation task using single time-points. Therefore, we exploit knowledge from an easier task and for which more annotated datasets are available. Second, we propose a data synthesis strategy to generate realistic longitudinal time-points with new lesions using single time-point scans. In this way, we pretrain our detection model on large synthetic annotated datasets. Finally, we use a data-augmentation technique designed to simulate data diversity in MRI. By doing that, we increase the size of the available small annotated longitudinal datasets. Our ablation study showed that each contribution lead to an enhancement of the segmentation accuracy. Using the proposed pipeline, we obtained the best score for the segmentation and the detection of new MS lesions in the MSSEG2 MICCAI challenge.
• Abstract（参考訳）: 新しい多発性硬化症(MS)病変の検出は、疾患の進化の重要な指標である。 学習に基づく手法の適用性は、このタスクを効率的に自動化することができる。 しかし,新たに出現する病変を伴う注釈付き長手データの欠如は,ロバストおよび一般化モデルの訓練の限界要因である。 本研究では,新たなMS病変の検出とセグメント化という課題に対処するディープラーニングベースのパイプラインについて述べる。 まず,1つの時間点を用いたセグメンテーションタスクで訓練されたモデルからの移動学習を提案する。 したがって、より簡単なタスクから知識を活用し、より多くの注釈付きデータセットが利用できる。 第2に,単点スキャンを用いて新しい病変を有する現実的な縦長点を生成するためのデータ合成手法を提案する。 このようにして,大規模合成アノテートデータセットに対する検出モデルを事前学習する。 最後に、MRIにおけるデータの多様性をシミュレートするデータ拡張手法を用いる。 これにより、利用可能な小さな注釈付き縦長データセットのサイズを増やすことができる。 アブレーション研究の結果,それぞれの貢献がセグメント化精度の向上に繋がることが示された。 提案したパイプラインを用いて,MSSEG2 MICCAIチャレンジにおいて,セグメント化と新しいMS病変の検出に最適なスコアを得た。

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