論文の概要: Quantifying U-Net Uncertainty in Multi-Parametric MRI-based Glioma
Segmentation by Spherical Image Projection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06512v1
- Date: Wed, 12 Oct 2022 18:11:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-14 17:56:17.277451
- Title: Quantifying U-Net Uncertainty in Multi-Parametric MRI-based Glioma
Segmentation by Spherical Image Projection
- Title（参考訳）: 球面画像投影によるマルチパラメトリックMRIによるグリオーマ分割におけるU-Net不確かさの定量化
- Authors: Zhenyu Yang, Kyle Lafata, Eugene Vaios, Zongsheng Hu, Trey Mullikin,
Fang-Fang Yin, Chunhao Wang
- Abstract要約: グリオーマセグメンテーションにおけるMP-MRIの球面投影に基づくU-Netセグメンテーション不確実性定量化法を開発した。
SPU-Net モデルは MP-MRI スキャンで 369 個のグリオーマに実装した。
正しいセグメンテーション予測に対する不確実性は低く、誤った結果に対する不確実性も高い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1435638364138105
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Purpose: To develop a U-Net segmentation uncertainty quantification method
based on spherical image projection of multi-parametric MRI (MP-MRI) in glioma
segmentation. Methods: The projection of planar MRI onto a spherical surface
retains global anatomical information. By incorporating such image
transformation in our proposed spherical projection-based U-Net (SPU-Net)
segmentation model design, multiple segmentation predictions can be obtained
for a single MRI. The final segmentation is the average of all predictions, and
the variation can be shown as an uncertainty map. An uncertainty score was
introduced to compare the uncertainty measurements' performance. The SPU-Net
model was implemented on 369 glioma patients with MP-MRI scans. Three SPU-Nets
were trained to segment enhancing tumor (ET), tumor core (TC), and whole tumor
(WT), respectively. The SPU-Net was compared with (1) classic U-Net with
test-time augmentation (TTA) and (2) linear scaling-based U-Net (LSU-Net) in
both segmentation accuracy (Dice coefficient) and uncertainty (uncertainty map
and uncertainty score). Results: The SPU-Net achieved low uncertainty for
correct segmentation predictions (e.g., tumor interior or healthy tissue
interior) and high uncertainty for incorrect results (e.g., tumor boundaries).
This model could allow the identification of missed tumor targets or
segmentation errors in U-Net. The SPU-Net achieved the highest uncertainty
scores for 3 targets (ET/TC/WT): 0.826/0.848/0.936, compared to
0.784/0.643/0.872 for the U-Net with TTA and 0.743/0.702/0.876 for the LSU-Net.
The SPU-Net also achieved statistically significantly higher Dice coefficients.
Conclusion: The SPU-Net offers a powerful tool to quantify glioma segmentation
uncertainty while improving segmentation accuracy. The proposed method can be
generalized to other medical image-related deep-learning applications for
uncertainty evaluation.
- Abstract（参考訳）: 目的: グリオーマセグメンテーションにおける多パラメータMRI(MP-MRI)の球面投影に基づくU-Netセグメンテーション不確実性定量化手法の開発。
方法: 球面への平面MRIの投影は, 大域的解剖学的情報を保持する。
提案した球面投影型U-Net(SPU-Net)セグメンテーションモデル設計にそのような画像変換を組み込むことで、1つのMRIに対して複数のセグメンテーション予測が得られる。
最後のセグメンテーションは全ての予測の平均であり、変動は不確実性マップとして示される。
不確実性測定のパフォーマンスを比較するために不確実性スコアを導入した。
SPU-NetモデルはMP-MRIで369例のグリオーマに実装された。
3種類のspu-netを用いて腫瘍(et),腫瘍コア(tc)および全腫瘍(wt)を分割した。
spu-netを,(1)試験時間拡張型u-netと(2)分割精度(dice係数)と不確実性(不確実度マップと不確実性スコア)の両方における線形スケーリング型u-net(lsu-net)と比較した。
結果: SPU-Netは, 正しいセグメンテーション予測(腫瘍内部や健全な組織内部など)に対する不確実性が低く, 不正な結果(腫瘍境界など)に対する不確実性が高かった。
このモデルにより、U-Netで見逃された腫瘍の標的やセグメンテーションエラーを識別できる。
SPU-Netは3つの目標(ET/TC/WT)に対して0.826/0.848/0.936を達成し、U-Netでは0.784/0.643/0.872、LSU-Netでは0.743/0.702/0.876を達成した。
SPU-Netは統計的にかなり高いDice係数を達成した。
結論: SPU-Netは、グリオーマのセグメンテーションの不確実性を定量化し、セグメンテーションの精度を向上する強力なツールを提供する。
提案手法は,不確実性評価のための他の医用画像関連深層学習アプリケーションに一般化することができる。
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