論文の概要: MRI Scan Synthesis Methods based on Clustering and Pix2Pix

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05176v2
• Date: Fri, 3 May 2024 08:12:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 17:47:17.252091
• Title: MRI Scan Synthesis Methods based on Clustering and Pix2Pix
• Title（参考訳）: クラスタリングとPix2Pixに基づくMRIスキャン合成法
• Authors: Giulia Baldini, Melanie Schmidt, Charlotte Zäske, Liliana L. Caldeira,
• Abstract要約: 欠落したスキャンを合成できるかどうかについて検討する。 平均二乗誤差(MSE)を用いて、欠落したスキャンによく似た画像を算出する。 我々は,T2強調スキャンを合成画像で置き換え,腫瘍の同定に関するセグメンテーションを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3499870393443268
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider a missing data problem in the context of automatic segmentation methods for Magnetic Resonance Imaging (MRI) brain scans. Usually, automated MRI scan segmentation is based on multiple scans (e.g., T1-weighted, T2-weighted, T1CE, FLAIR). However, quite often a scan is blurry, missing or otherwise unusable. We investigate the question whether a missing scan can be synthesized. We exemplify that this is in principle possible by synthesizing a T2-weighted scan from a given T1-weighted scan. Our first aim is to compute a picture that resembles the missing scan closely, measured by average mean squared error (MSE). We develop/use several methods for this, including a random baseline approach, a clustering-based method and pixel-to-pixel translation method by Isola et al. (Pix2Pix) which is based on conditional GANs. The lowest MSE is achieved by our clustering-based method. Our second aim is to compare the methods with respect to the effect that using the synthesized scan has on the segmentation process. For this, we use a DeepMedic model trained with the four input scan modalities named above. We replace the T2-weighted scan by the synthesized picture and evaluate the segmentations with respect to the tumor identification, using Dice scores as numerical evaluation. The evaluation shows that the segmentation works well with synthesized scans (in particular, with Pix2Pix methods) in many cases.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴イメージング(MRI)脳スキャンにおける自動セグメンテーション手法の文脈における欠如したデータ問題について考察する。 通常、自動MRIスキャンセグメンテーションは複数のスキャン(例えば、T1重み、T2重み、T1CE、FLAIR)に基づいている。 しかし、多くの場合、スキャンはぼやけたり、欠けたり、使われなくなったりする。 欠落したスキャンを合成できるかどうかについて検討する。 与えられたT1重み付きスキャンからT2重み付きスキャンを合成することで、原則としてこれが可能であることを実証する。 我々の第一の目的は、平均二乗誤差(MSE)によって測定された、欠落したスキャンによく似た画像を計算することである。 条件付きGANをベースとしたIsola et al(Pix2Pix)によるランダムベースライン手法、クラスタリング法、ピクセル間変換法など、いくつかの手法を開発・使用している。 最も低いMSEはクラスタリングに基づく手法によって達成される。 第2の目的は,合成スキャンがセグメンテーション過程に与える影響について比較することである。 このために、上述した4つの入力スキャンモードでトレーニングされたDeepMedicモデルを使用します。 Dice スコアを数値評価として,T2-weighted スキャンを合成画像に置き換え,腫瘍の同定に関するセグメンテーションを評価する。 セグメンテーションは、多くの場合、合成スキャン(特にPix2Pix法)でうまく機能することを示す。

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