論文の概要: SegmentAnyBone: A Universal Model that Segments Any Bone at Any Location on MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12974v1
• Date: Tue, 23 Jan 2024 18:59:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 14:47:43.156096
• Title: SegmentAnyBone: A Universal Model that Segments Any Bone at Any Location on MRI
• Title（参考訳）: SegmentAnyBone:MRIでどんな場所にでも骨を分割できるユニバーサルモデル
• Authors: Hanxue Gu, Roy Colglazier, Haoyu Dong, Jikai Zhang, Yaqian Chen, Zafer Yildiz, Yuwen Chen, Lin Li, Jichen Yang, Jay Willhite, Alex M. Meyer, Brian Guo, Yashvi Atul Shah, Emily Luo, Shipra Rajput, Sally Kuehn, Clark Bulleit, Kevin A. Wu, Jisoo Lee, Brandon Ramirez, Darui Lu, Jay M. Levin, Maciej A. Mazurowski
• Abstract要約: 本稿では,MRIにおける骨分割のための汎用的,一般公開的なディープラーニングモデルを提案する。 提案モデルでは,完全自動セグメンテーションとプロンプトベースセグメンテーションの2つのモードで動作可能である。 1) さまざまなMRIプロトコルにまたがる新しいMRIデータセットの収集,注釈付けを行い,300以上の注釈付きボリュームと8485個の注釈付きスライスを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.912230325828943
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Magnetic Resonance Imaging (MRI) is pivotal in radiology, offering non-invasive and high-quality insights into the human body. Precise segmentation of MRIs into different organs and tissues would be highly beneficial since it would allow for a higher level of understanding of the image content and enable important measurements, which are essential for accurate diagnosis and effective treatment planning. Specifically, segmenting bones in MRI would allow for more quantitative assessments of musculoskeletal conditions, while such assessments are largely absent in current radiological practice. The difficulty of bone MRI segmentation is illustrated by the fact that limited algorithms are publicly available for use, and those contained in the literature typically address a specific anatomic area. In our study, we propose a versatile, publicly available deep-learning model for bone segmentation in MRI across multiple standard MRI locations. The proposed model can operate in two modes: fully automated segmentation and prompt-based segmentation. Our contributions include (1) collecting and annotating a new MRI dataset across various MRI protocols, encompassing over 300 annotated volumes and 8485 annotated slices across diverse anatomic regions; (2) investigating several standard network architectures and strategies for automated segmentation; (3) introducing SegmentAnyBone, an innovative foundational model-based approach that extends Segment Anything Model (SAM); (4) comparative analysis of our algorithm and previous approaches; and (5) generalization analysis of our algorithm across different anatomical locations and MRI sequences, as well as an external dataset. We publicly release our model at https://github.com/mazurowski-lab/SegmentAnyBone.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴イメージング(MRI)は放射線学において重要であり、人体に対する非侵襲的で高品質な洞察を提供する。 異なる臓器や組織へのMRIの精密な分割は、画像内容のより高度な理解と、正確な診断と効果的な治療計画に不可欠な重要な測定を可能にするため、非常に有益である。 具体的には、mriで骨を分割することで筋骨格の状態をより定量的に評価できるが、その評価は現在の放射線治療ではほとんど欠落している。 骨MRIのセグメント化の難しさは、限られたアルゴリズムが一般に利用可能であり、文献に含まれるものは通常特定の解剖学的領域に対処しているという事実によって説明される。 そこで本研究では,MRIにおける骨分割のための汎用的,一般公開なディープラーニングモデルを提案する。 提案モデルでは,完全自動セグメンテーションとプロンプトベースセグメンテーションの2つのモードで動作可能である。 Our contributions include (1) collecting and annotating a new MRI dataset across various MRI protocols, encompassing over 300 annotated volumes and 8485 annotated slices across diverse anatomic regions; (2) investigating several standard network architectures and strategies for automated segmentation; (3) introducing SegmentAnyBone, an innovative foundational model-based approach that extends Segment Anything Model (SAM); (4) comparative analysis of our algorithm and previous approaches; and (5) generalization analysis of our algorithm across different anatomical locations and MRI sequences, as well as an external dataset. モデルはhttps://github.com/mazurowski-lab/SegmentAnyBone.comで公開しています。

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