論文の概要: Meta-Analysis of Transfer Learning for Segmentation of Brain Lesions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11714v1
- Date: Tue, 20 Jun 2023 17:42:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-21 13:18:06.487763
- Title: Meta-Analysis of Transfer Learning for Segmentation of Brain Lesions
- Title（参考訳）: 脳病変の分節化のための転移学習のメタ分析
- Authors: Sovesh Mohapatra, Advait Gosai, Anant Shinde, Aleksei Rutkovskii,
Sirisha Nouduri, Gottfried Schlaug
- Abstract要約: 3次元磁気共鳴(MR)画像からの脳卒中病変の手動分割は、現在の金標準である。
転写学習(TL)と混合データアプローチを用いて訓練した8種類の2次元モデルアーキテクチャを用いて,脳卒中病変の完全自動セグメンテーション手法の実装と試験を行った。
クロスバリデーションの結果,新しい手法は,地中真実と比較して高速かつ高精度に病変を分割できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A major challenge in stroke research and stroke recovery predictions is the
determination of a stroke lesion's extent and its impact on relevant brain
systems. Manual segmentation of stroke lesions from 3D magnetic resonance (MR)
imaging volumes, the current gold standard, is not only very time-consuming,
but its accuracy highly depends on the operator's experience. As a result,
there is a need for a fully automated segmentation method that can efficiently
and objectively measure lesion extent and the impact of each lesion to predict
impairment and recovery potential which might be beneficial for clinical,
translational, and research settings. We have implemented and tested a fully
automatic method for stroke lesion segmentation which was developed using eight
different 2D-model architectures trained via transfer learning (TL) and mixed
data approaches. Additionally, the final prediction was made using a novel
ensemble method involving stacking and agreement window. Our novel method was
evaluated in a novel in-house dataset containing 22 T1w brain MR images, which
were challenging in various perspectives, but mostly because they included T1w
MR images from the subacute (which typically less well defined T1 lesions) and
chronic stroke phase (which typically means well defined T1-lesions).
Cross-validation results indicate that our new method can efficiently and
automatically segment lesions fast and with high accuracy compared to ground
truth. In addition to segmentation, we provide lesion volume and weighted
lesion load of relevant brain systems based on the lesions' overlap with a
canonical structural motor system that stretches from the cortical motor region
to the lowest end of the brain stem.
- Abstract（参考訳）: 脳卒中研究と脳卒中回復予測における大きな課題は、脳卒中病変の範囲と関連する脳系への影響の決定である。
現在の金本位制である3次元磁気共鳴(mr)画像から手作業による脳卒中病変の分割は、非常に時間を要するだけでなく、その精度も操作者の経験に大きく依存する。
その結果, 臨床的, 翻訳的, 研究的設定に有益と思われる障害・回復可能性を予測するために, 病変範囲と各病変の影響を効率的に客観的に測定できる完全自動分節法が必要となる。
我々は,転写学習(TL)と混合データを用いた8つの異なる2次元モデルアーキテクチャを用いて,脳卒中病変の完全自動分割法を開発した。
さらに、最終的な予測は、積み重ねと合意窓を含む新しいアンサンブル手法を用いて行われた。
提案手法は,22T1wの脳MR画像を含む新しい社内データセットで評価され,様々な視点から見れば困難であったが,その主な原因は,亜急性病変(典型的にはあまり定義されていないT1病変)と慢性脳卒中期(典型的にはよく定義されているT1-lesions)のT1wのMR画像を含んでいたことである。
クロスバリデーションの結果,新しい手法は,地中真実と比較して高速かつ高精度に病変を分割できることがわかった。
セグメンテーションに加えて,脳幹の皮質運動野から最下端まで伸びる正準構造運動系と,病変の重ね合わせに基づいて,関連する脳系の病変容積と重み付き病変負荷を提供する。
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