論文の概要: FAST-AID Brain: Fast and Accurate Segmentation Tool using Artificial Intelligence Developed for Brain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14360v1
• Date: Tue, 30 Aug 2022 16:06:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-31 12:49:15.401717
• Title: FAST-AID Brain: Fast and Accurate Segmentation Tool using Artificial Intelligence Developed for Brain
• Title（参考訳）: FAST-AID脳:脳のための人工知能を用いた高速かつ正確なセグメンテーションツール
• Authors: Mostafa Mehdipour Ghazi and Mads Nielsen
• Abstract要約: ヒト脳の132領域への高速かつ正確なセグメンテーションのための新しい深層学習法を提案する。 提案モデルは、効率的なU-Netライクなネットワークと、異なるビューと階層関係の交差点の利点を利用する。 提案手法は,画像の事前処理や性能低下を伴わずに頭蓋骨や他の人工物を含む脳MRIデータに適用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8376091455761259
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Medical images used in clinical practice are heterogeneous and not the same quality as scans studied in academic research. Preprocessing breaks down in extreme cases when anatomy, artifacts, or imaging parameters are unusual or protocols are different. Methods robust to these variations are most needed. A novel deep learning method is proposed for fast and accurate segmentation of the human brain into 132 regions. The proposed model uses an efficient U-Net-like network and benefits from the intersection points of different views and hierarchical relations for the fusion of the orthogonal 2D planes and brain labels during the end-to-end training. Weakly supervised learning is deployed to take the advantage of partially labeled data for the whole brain segmentation and estimation of the intracranial volume (ICV). Moreover, data augmentation is used to expand the magnetic resonance imaging (MRI) data by generating realistic brain scans with high variability for robust training of the model while preserving data privacy. The proposed method can be applied to brain MRI data including skull or any other artifacts without preprocessing the images or a drop in performance. Several experiments using different atlases are conducted to evaluate the segmentation performance of the trained model compared to the state-of-the-art, and the results show higher segmentation accuracy and robustness of the proposed model compared to the existing methods across different intra- and inter-domain datasets.
• Abstract（参考訳）: 臨床実習で使用される医用画像は異種であり、学術研究におけるスキャンと同等の品質ではない。 前処理は、解剖学、アーティファクト、イメージングパラメータが異常でプロトコルが異なる極端なケースで分解される。 これらのバリエーションにロバストな方法が最も必要である。 人間の脳を132領域に高速かつ高精度に分割するための新しい深層学習法を提案する。 提案モデルは, 効率的なU-Netライクなネットワークと, 直交2次元平面と脳ラベルの融合に対する異なる視点の交叉点と階層的関係の利点を利用する。 脳の分節と頭蓋内体積(ICV)の推定に部分的にラベル付けされたデータを活用するために、弱教師付き学習が展開される。 さらに、データプライバシを保ちながらモデルの堅牢なトレーニングのために、変動性の高い現実的な脳スキャンを生成して、MRIデータの拡張にデータ拡張を用いる。 提案手法は,画像の事前処理や性能低下を伴わずに頭蓋骨や他の人工物を含む脳MRIデータに適用することができる。 異なるアトラスを用いた実験により, 訓練モデルのセグメンテーション性能を最先端と比較して評価し, 提案モデルのセグメンテーション精度とロバスト性が, 異なる領域内および領域間データセットにまたがる既存手法と比較して高い値を示した。

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