論文の概要: Robust machine learning segmentation for large-scale analysis of
heterogeneous clinical brain MRI datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02032v1
- Date: Mon, 5 Sep 2022 16:09:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-07 15:01:41.988056
- Title: Robust machine learning segmentation for large-scale analysis of
heterogeneous clinical brain MRI datasets
- Title（参考訳）: 不均一脳MRIデータセットの大規模解析のためのロバスト機械学習セグメンテーション
- Authors: Benjamin Billot, Colin Magdamo, Steven E. Arnold, Sudeshna Das, Juan.
E. Iglesias
- Abstract要約: 異種臨床データセットの堅牢な解析を可能にするAIセグメンテーションスイートであるSynthSeg+を提案する。
具体的には、全脳セグメンテーションに加えて、SynthSeg+は皮質パーセレーション、頭蓋内体積推定、欠陥セグメンテーションの自動検出も行う。
われわれはSynthSeg+を14,000スキャンの老化研究を含む7つの実験で実証し、より高品質なデータで観測された萎縮パターンを正確に再現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329802
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Every year, millions of brain MRI scans are acquired in hospitals, which is a
figure considerably larger than the size of any research dataset. Therefore,
the ability to analyse such scans could transform neuroimaging research. Yet,
their potential remains untapped, since no automated algorithm can cope with
the high variability in clinical acquisitions (MR contrast, resolution,
orientation, etc.). Here we present SynthSeg+, an AI segmentation suite that
enables, for the first time, robust analysis of heterogeneous clinical
datasets. Specifically, in addition to whole-brain segmentation, SynthSeg+ also
performs cortical parcellation, intracranial volume estimation, and automated
detection of faulty segmentations (mainly caused by scans of very low quality).
We demonstrate SynthSeg+ in seven experiments, including an ageing study on
14,000 scans, where it accurately replicates atrophy patterns observed on data
of much higher quality. SynthSeg+ is publicly released as a ready-to-use tool
to unlock the potential of quantitative morphometry in wide-ranging settings.
- Abstract（参考訳）: 毎年、何百万もの脳MRIスキャンが病院で取得されている。
したがって、そのようなスキャンを分析する能力は、神経画像研究を変革する可能性がある。
しかし、その可能性は未解決であり、自動アルゴリズムは臨床取得における高い変動性(mrコントラスト、解像度、方向など)に対応できない。
ここでは、異種の臨床データセットの堅牢な分析を可能にするAIセグメンテーションスイートであるSynthSeg+を紹介する。
具体的には、全脳セグメンテーションに加えて、SynthSeg+は皮質パーセレーション、頭蓋内体積推定、故障セグメンテーションの自動検出(主に非常に低い品質のスキャンによって引き起こされる)も行う。
われわれはSynthSeg+を14,000スキャンの老化研究を含む7つの実験で実証し、より高品質なデータで観測された萎縮パターンを正確に再現した。
SynthSeg+は、広範囲な設定で量的形態計測の可能性を解き放つための使えるツールとして、一般公開されている。
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