論文の概要: Punctate White Matter Lesion Segmentation in Preterm Infants Powered by Counterfactually Generative Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03440v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 01:46:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 14:39:59.827201
• Title: Punctate White Matter Lesion Segmentation in Preterm Infants Powered by Counterfactually Generative Learning
• Title（参考訳）: 相反的生成学習を応用した早産児における空白質病変の分節化
• Authors: Zehua Ren, Yongheng Sun, Miaomiao Wang, Yuying Feng, Xianjun Li, Chao Jin, Jian Yang, Chunfeng Lian, Fan Wang
• Abstract要約: 本稿では,脳組織分節化の補助的課題と反事実推論の考え方を活用して,病変の微細な位置的および形態的表現を学習することを提案する。 簡易で実装が容易なディープラーニングフレームワーク(DeepPWML)を設計し,組織確率マップと病変の反事実マップを組み合わせて,軽量セグメンテーションネットワークのトレーニングを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.42288236436624
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate segmentation of punctate white matter lesions (PWMLs) are fundamental for the timely diagnosis and treatment of related developmental disorders. Automated PWMLs segmentation from infant brain MR images is challenging, considering that the lesions are typically small and low-contrast, and the number of lesions may dramatically change across subjects. Existing learning-based methods directly apply general network architectures to this challenging task, which may fail to capture detailed positional information of PWMLs, potentially leading to severe under-segmentations. In this paper, we propose to leverage the idea of counterfactual reasoning coupled with the auxiliary task of brain tissue segmentation to learn fine-grained positional and morphological representations of PWMLs for accurate localization and segmentation. A simple and easy-to-implement deep-learning framework (i.e., DeepPWML) is accordingly designed. It combines the lesion counterfactual map with the tissue probability map to train a lightweight PWML segmentation network, demonstrating state-of-the-art performance on a real-clinical dataset of infant T1w MR images. The code is available at \href{https://github.com/ladderlab-xjtu/DeepPWML}{https://github.com/ladderlab-xjtu/DeepPWML}.
• Abstract（参考訳）: パンクレート白質病変(PWML)の正確なセグメンテーションは、関連する発達障害のタイムリーな診断と治療に欠かせない。 乳児脳mri画像からのpwmlの自動分割は、通常、病変は小さく、低コントラストであり、病変の数は被験者間で劇的に変化する可能性があるため、困難である。 既存の学習ベースの手法は、この困難なタスクに一般的なネットワークアーキテクチャを直接適用するが、pwmlの詳細な位置情報を捉えられず、重度の低セグメント化につながる可能性がある。 本稿では,脳組織セグメンテーションの補助的課題と相まって,PWMLの微粒な位置的および形態的表現を正確な位置化とセグメンテーションのために学習する反事実推論の考え方を活用することを提案する。 単純で実装が容易なディープラーニングフレームワーク(DeepPWML)が設計されている。 病変偽物マップと組織確率マップを組み合わせることで、軽量pwmlセグメンテーションネットワークを訓練し、乳児t1w mr画像の実臨床データセットで最先端のパフォーマンスを示す。 コードは \href{https://github.com/ladderlab-xjtu/DeepPWML}{https://github.com/ladderlab-xjtu/DeepPWML} で公開されている。

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