論文の概要: Tissue Segmentation of Thick-Slice Fetal Brain MR Scans with Guidance
from High-Quality Isotropic Volumes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06762v2
- Date: Mon, 4 Dec 2023 08:08:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-05 22:30:00.740563
- Title: Tissue Segmentation of Thick-Slice Fetal Brain MR Scans with Guidance
from High-Quality Isotropic Volumes
- Title（参考訳）: 高品位等方性量の指導による厚スライス胎児脳mrスキャンの組織分割
- Authors: Shijie Huang, Xukun Zhang, Zhiming Cui, He Zhang, Geng Chen, Dinggang
Shen
- Abstract要約: 本稿では,高品位等方性ボリュームから学習した知識を高密度スライススキャンの正確な組織セグメント化のために効率的に伝達するC2DA-Netを提案する。
我々のC2DA-Netは、注釈のない厚いスライススキャンで組織分画をガイドするために、注釈付き等方性ボリュームの小さなセットを十分に利用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.242103848335354
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate tissue segmentation of thick-slice fetal brain magnetic resonance
(MR) scans is crucial for both reconstruction of isotropic brain MR volumes and
the quantification of fetal brain development. However, this task is
challenging due to the use of thick-slice scans in clinically-acquired fetal
brain data. To address this issue, we propose to leverage high-quality
isotropic fetal brain MR volumes (and also their corresponding annotations) as
guidance for segmentation of thick-slice scans. Due to existence of significant
domain gap between high-quality isotropic volume (i.e., source data) and
thick-slice scans (i.e., target data), we employ a domain adaptation technique
to achieve the associated knowledge transfer (from high-quality <source>
volumes to thick-slice <target> scans). Specifically, we first register the
available high-quality isotropic fetal brain MR volumes across different
gestational weeks to construct longitudinally-complete source data. To capture
domain-invariant information, we then perform Fourier decomposition to extract
image content and style codes. Finally, we propose a novel Cycle-Consistent
Domain Adaptation Network (C2DA-Net) to efficiently transfer the knowledge
learned from high-quality isotropic volumes for accurate tissue segmentation of
thick-slice scans. Our C2DA-Net can fully utilize a small set of annotated
isotropic volumes to guide tissue segmentation on unannotated thick-slice
scans. Extensive experiments on a large-scale dataset of 372 clinically
acquired thick-slice MR scans demonstrate that our C2DA-Net achieves much
better performance than cutting-edge methods quantitatively and qualitatively.
- Abstract（参考訳）: 厚スライス脳磁気共鳴(MR)スキャンの正確な組織分割は、等方性脳MRIボリュームの再構築と胎児脳の発生の定量化の両方に不可欠である。
しかし、この課題は、臨床的に獲得した胎児脳データに厚いスライススキャンを使用することによって困難である。
この問題に対処するため,我々は,高品位等方性胎児脳mrボリューム(およびそれに対応するアノテーション)を,厚いスライススキャンのセグメンテーションのためのガイダンスとして利用する。
高品質等方性ボリューム(すなわちソースデータ)と厚いスライススキャン(すなわちターゲットデータ)との間に大きな領域ギャップが存在するため、関連する知識伝達を達成するためにドメイン適応技術(高品質<ソース>ボリュームから厚いスライス<ターゲット>スキャン)を用いる。
具体的には, 生後数週間にまたがる高品位等方性胎児脳mrボリュームを登録し, 縦断的に完全なソースデータを構築した。
ドメイン不変情報をキャプチャするために、フーリエ分解を行い、画像の内容とスタイルコードを抽出する。
最後に,高品位等方性体積から得られた知識を効率的に伝達し,厚いスライススキャンの組織分割を精度良く行う新しいサイクル一貫性ドメイン適応ネットワーク(c2da-net)を提案する。
我々のC2DA-Netは、注釈のない厚いスライススキャンで組織分画をガイドするために、注釈付き等方性ボリュームの小さなセットを十分に利用できる。
C2DA-Net は, 372 個の臨床的に取得した高密度MR スキャンの大規模データセットに対する大規模な実験により, 最先端法よりも定量的に, 定性的に, はるかに優れた性能を示した。
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