論文の概要: Segmenting white matter hyperintensities on isotropic three-dimensional Fluid Attenuated Inversion Recovery magnetic resonance images: Assessing deep learning tools on norwegian imaging database

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08467v7
• Date: Thu, 11 May 2023 19:16:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-15 16:31:30.186761
• Title: Segmenting white matter hyperintensities on isotropic three-dimensional Fluid Attenuated Inversion Recovery magnetic resonance images: Assessing deep learning tools on norwegian imaging database
• Title（参考訳）: 等方性三次元流体上における白色物質ハイパーインテンシティのセグメンテーション : ノルウェー画像データベースを用いた深部学習ツールの評価
• Authors: Martin Soria R{\o}vang, Per Selnes, Bradley John MacIntosh, Inge Rasmus Groote, Lene Paalhaugen, Sudre Carole, Tormod Fladby, Atle Bj{\o}rnerud
• Abstract要約: 白色物質高強度症(WMHs)は脳小血管疾患とアルツハイマー病の指標である 近年の研究では、3次元FLAIR強調画像からWMHの自動分割と特徴付けを可能にするディープラーニングツールの展開について詳述している。
• 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: Automated segmentation of white matter hyperintensities (WMHs) is an essential step in neuroimaging analysis of Magnetic Resonance Imaging (MRI). Fluid Attenuated Inversion Recovery (FLAIR-weighted) is an MRI contrast that is particularly useful to visualize and quantify WMHs, a hallmark of cerebral small vessel disease and Alzheimer's disease (AD). Clinical MRI protocols migrate to a three-dimensional (3D) FLAIR-weighted acquisition to enable high spatial resolution in all three voxel dimensions. The current study details the deployment of deep learning tools to enable automated WMH segmentation and characterization from 3D FLAIR-weighted images acquired as part of a national AD imaging initiative. Among 441 participants (194 male, mean age: (64.91 +/- 9.32) years) from the DDI study, two in-house networks were trained and validated across five national collection sites. Three models were tested on a held-out subset of the internal data from the 441 participants and an external dataset with 29 cases from an international collaborator. These test sets were evaluated independently. Five established WMH performance metrics were used for comparison against ground truth human-in-the-loop segmentation. Results of the three networks tested, the 3D nnU-Net had the best performance with an average dice similarity coefficient score of 0.76 +/- 0.16, performing better than both the in-house developed 2.5D model and the SOTA Deep Bayesian network. With the increasing use of 3D FLAIR-weighted images in MRI protocols, our results suggest that WMH segmentation models can be trained on 3D data and yield WMH segmentation performance that is comparable to or better than state-of-the-art without the need for including T1-weighted image series.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴画像(MRI)の神経画像解析において,白質超強度の自動セグメンテーション(WMHs)は重要なステップである。 FLAIR-weighted(Fluid Attenuated Inversion Recovery)は、脳小血管疾患とアルツハイマー病(AD)の指標であるWMHの可視化と定量化に特に有用であるMRI造影剤である。 臨床MRIプロトコルは3次元のFLAIR強調取得に移行し、3つのボクセル次元の高空間分解能を実現する。 本研究は,全国広告撮像イニシアチブの一環として取得した3dフレア強調画像から,自動wmhセグメンテーションとキャラクタリゼーションを実現するための深層学習ツールの展開について詳述する。 DDIによる441人(男性194人、平均年齢:64.91歳/-9.32歳)のうち、国内5か所で2つのネットワークをトレーニングし、検証した。 3つのモデルは、441人の参加者による内部データの保持されたサブセットと29人の国際協力者による外部データセットでテストされた。 これらのテストセットは独立して評価された。 5つの確立されたWMH性能測定値を用いて,実測値との比較を行った。 実験した3つのネットワークの結果、3D nnU-Netは平均サイコロ類似度係数スコア0.76 +/- 0.16で最高の性能を示し、社内で開発された2.5DモデルとSOTAディープベイズネットワークよりも優れた性能を示した。 また,MRIプロトコルにおける3次元FLAIR強調画像の利用の増加に伴い,WMHセグメンテーションモデルが3次元データに基づいてトレーニングされ,T1強調画像系列を含まないまま,最先端技術に匹敵するWMHセグメンテーション性能が得られることが示唆された。

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