論文の概要: Technical Note: Feasibility of translating 3.0T-trained Deep-Learning Segmentation Models Out-of-the-Box on Low-Field MRI 0.55T Knee-MRI of Healthy Controls

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17152v1
• Date: Thu, 26 Oct 2023 04:52:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 22:00:38.032686
• Title: Technical Note: Feasibility of translating 3.0T-trained Deep-Learning Segmentation Models Out-of-the-Box on Low-Field MRI 0.55T Knee-MRI of Healthy Controls
• Title（参考訳）: 低磁場MRI 0.55T Knee-MRIによる3.0T訓練深層学習モデルの翻訳の可能性
• Authors: Rupsa Bhattacharjee, Zehra Akkaya, Johanna Luitjens, Pan Su, Yang Yang, Valentina Pedoia and Sharmila Majumdar
• Abstract要約: 我々は,0.55Tでスキャンした健常者における両側膝バイオマーカーの定量化にDeep Learning (DL) を有効にしたアルゴリズムの適用可能性について,3.0Tと比較した。 最初の結果は、既存の定量的深層学習に基づくイメージセグメンテーション技術に翻訳可能な技術的実現可能性を示し、膝MRIの0.55Tのうち3.0Tでトレーニングされた。 0.55T低磁場で持続可能で簡単に装着できるMRIは、確立されたDLアルゴリズムにより膝軟骨の厚みと骨の分節を評価するのに利用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.087907070547308
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In the current study, our purpose is to evaluate the feasibility of applying deep learning (DL) enabled algorithms to quantify bilateral knee biomarkers in healthy controls scanned at 0.55T and compared with 3.0T. The current study assesses the performance of standard in-practice bone, and cartilage segmentation algorithms at 0.55T, both qualitatively and quantitatively, in terms of comparing segmentation performance, areas of improvement, and compartment-wise cartilage thickness values between 0.55T vs. 3.0T. Initial results demonstrate a usable to good technical feasibility of translating existing quantitative deep-learning-based image segmentation techniques, trained on 3.0T, out of 0.55T for knee MRI, in a multi-vendor acquisition environment. Especially in terms of segmenting cartilage compartments, the models perform almost equivalent to 3.0T in terms of Likert ranking. The 0.55T low-field sustainable and easy-to-install MRI, as demonstrated, thus, can be utilized for evaluating knee cartilage thickness and bone segmentations aided by established DL algorithms trained at higher-field strengths out-of-the-box initially. This could be utilized at the far-spread point-of-care locations with a lack of radiologists available to manually segment low-field images, at least till a decent base of low-field data pool is collated. With further fine-tuning with manual labeling of low-field data or utilizing synthesized higher SNR images from low-field images, OA biomarker quantification performance is potentially guaranteed to be further improved.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,0.55Tでスキャンした健常者を対象に,両膝バイオマーカーを定量化するための深層学習(DL)アルゴリズムの適用可能性を評価することである。 本研究は,0.55Tと3.0Tの分割性能,改善領域,区画的軟骨厚値の比較において,標準的な骨内骨と軟骨分割アルゴリズムの性能を質的に,定量的に評価する。 最初の結果は、マルチベンダによる取得環境において、膝mriの0.55tのうち3.0tで訓練された既存の定量ディープラーニングに基づく画像分割手法を、有用かつ良好な技術的実現可能性を示すものである。 特に軟骨コンパートメントのセグメンテーションに関しては、このモデルはlikertランキングで3.0tとほぼ等価である。 その結果,0.55t低磁場持続的,容易に装着できるmriは,当初は高磁場強度で訓練された確立されたdlアルゴリズムにより,膝軟骨厚と骨分節を評価するのに有用であった。 これは、無線技師が手動で低フィールド画像のセグメンテーションを行うことができず、少なくとも適切な低フィールドデータプールのベースがコラボされるまで、医療現場で利用することができる。 低フィールドデータの手動ラベリングや低フィールド画像からの合成高SNR画像の利用により、OAバイオマーカー定量化性能がさらに向上することが保証されている。

関連論文リスト

• Comparative Study of Probabilistic Atlas and Deep Learning Approaches for Automatic Brain Tissue Segmentation from MRI Using N4 Bias Field Correction and Anisotropic Diffusion Pre-processing Techniques [0.0]
  本研究では,確率ATLAS,U-Net,nnU-Net,LinkNetなど,様々なセグメンテーションモデルの比較分析を行う。 以上の結果から,3D nnU-Netモデルが他のモデルよりも優れており,Dice Coefficientスコア(0.937 + 0.012)が最も高い結果を得た。 この結果は、特にN4 Bias Field CorrectionとAnisotropic Diffusion Pre-processingと組み合わせた場合、脳組織セグメンテーションにおけるnnU-Netモデルの優位性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-08T10:07:03Z)
• Weakly supervised segmentation of intracranial aneurysms using a novel 3D focal modulation UNet [0.5106162890866905]
  本稿では,新しい3次元焦点変調UNetであるFocalSegNetを提案する。 UIA検出では偽陽性率は0.21で感度は0.80であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-06T03:28:08Z)
• Hybrid Representation-Enhanced Sampling for Bayesian Active Learning in Musculoskeletal Segmentation of Lower Extremities [0.9287179270753105]
  本研究では,密度と多様性の両基準を統合したハイブリッドな表現強化サンプリング戦略を提案する。 MRIとCT画像の2つの下肢(LE)データセットで実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-26T06:52:29Z)
• 3DSAM-adapter: Holistic adaptation of SAM from 2D to 3D for promptable tumor segmentation [52.699139151447945]
  医用画像の領域分割を行うために, SAMを2次元から3次元に変換する新しい適応法を提案する。 本モデルでは, 腎腫瘍, 膵腫瘍, 大腸癌の3つのタスクのうち8.25%, 29.87%, 10.11%の3つのタスクにおいて, ドメイン・オブ・ザ・アーティヴ・メディカル・イメージ・セグメンテーション・モデルより優れ, 肝腫瘍セグメンテーションでも同様の性能が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-23T12:09:52Z)
• Generalizable synthetic MRI with physics-informed convolutional networks [57.628770497971246]
  物理インフォームド・ディープ・ラーニング(Deep Learning-based)法を開発し,複数の脳磁気共鳴画像(MRI)のコントラストを1つの5分間の取得から合成する。 我々は、任意のコントラストに一般化し、ニューロイメージングプロトコルを加速する能力について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-21T21:16:20Z)
• Rethinking Semi-Supervised Medical Image Segmentation: A Variance-Reduction Perspective [51.70661197256033]
  医用画像セグメンテーションのための階層化グループ理論を用いた半教師付きコントラスト学習フレームワークARCOを提案する。 まず、分散還元推定の概念を用いてARCOを構築することを提案し、特定の分散還元技術が画素/ボクセルレベルのセグメンテーションタスクにおいて特に有用であることを示す。 5つの2D/3D医療データセットと3つのセマンティックセグメンテーションデータセットのラベル設定が異なる8つのベンチマークで、我々のアプローチを実験的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-03T13:50:25Z)
• Significantly improving zero-shot X-ray pathology classification via fine-tuning pre-trained image-text encoders [50.689585476660554]
  本稿では,正対損失緩和とランダムな文サンプリングを含む新たな微調整手法を提案する。 提案手法は,胸部X線データセットと3つの事前訓練モデル間のゼロショット病理分類を一貫して改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T06:04:18Z)
• CNN-based fully automatic wrist cartilage volume quantification in MR Image [55.41644538483948]
  追加の注意層を持つU-net畳み込みニューラルネットワークは、最高の手首軟骨分割性能を提供する。 非MRI法を用いて軟骨体積測定の誤差を独立に評価すべきである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-22T14:19:06Z)
• Automated Grading of Radiographic Knee Osteoarthritis Severity Combined with Joint Space Narrowing [9.56244753914375]
  膝X線による膝関節症(KOA)重症度の評価は,全膝使用における中心的基準である。 後部前部(PA)画像からKOAを自動的に評価する深層学習に基づく新しい5段階アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-16T19:54:47Z)
• A Global Benchmark of Algorithms for Segmenting Late Gadolinium-Enhanced Cardiac Magnetic Resonance Imaging [90.29017019187282]
  現在世界最大の心臓LGE-MRIデータセットである154個の3D LGE-MRIを用いた「2018 left Atrium Challenge」。 技術および生物学的指標を用いた提案アルゴリズムの解析を行った。 その結果, 最上部法は93.2%, 平均表面は0.7mmであった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-26T08:49:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。