論文の概要: Synthetic Data for Robust Stroke Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01946v2
- Date: Fri, 08 Nov 2024 20:26:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 14:04:46.694037
- Title: Synthetic Data for Robust Stroke Segmentation
- Title(参考訳): ロバストストロークセグメンテーションのための合成データ
- Authors: Liam Chalcroft, Ioannis Pappas, Cathy J. Price, John Ashburner,
- Abstract要約: ニューロイメージングにおける病変のセグメンテーションに対する現在のディープラーニングベースのアプローチは、高解像度の画像と広範囲な注釈付きデータに依存することが多い。
本稿では,脳卒中病変のセグメンテーションに適した新しい合成データフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、正常組織と病理組織の両方にまたがるセグメンテーションを促進するために、健康なデータセットと脳卒中データセットからラベルマップでモデルを訓練する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Current deep learning-based approaches to lesion segmentation in neuroimaging often depend on high-resolution images and extensive annotated data, limiting clinical applicability. This paper introduces a novel synthetic data framework tailored for stroke lesion segmentation, expanding the SynthSeg methodology to incorporate lesion-specific augmentations that simulate diverse pathological features. Using a modified nnUNet architecture, our approach trains models with label maps from healthy and stroke datasets, facilitating segmentation across both normal and pathological tissue without reliance on specific sequence-based training. Evaluation across in-domain and out-of-domain (OOD) datasets reveals that our method matches state-of-the-art performance within the training domain and significantly outperforms existing methods on OOD data. By minimizing dependence on large annotated datasets and allowing for cross-sequence applicability, our framework holds potential to improve clinical neuroimaging workflows, particularly in stroke pathology. PyTorch training code and weights are publicly available at https://github.com/liamchalcroft/SynthStroke, along with an SPM toolbox featuring a plug-and-play model at https://github.com/liamchalcroft/SynthStrokeSPM.
- Abstract(参考訳): 神経画像における病変のセグメンテーションに対する現在のディープラーニングベースのアプローチは、しばしば高解像度の画像と広範な注釈付きデータに依存し、臨床応用性を制限する。
本稿では,脳卒中病変のセグメンテーションに適した新しい合成データフレームワークについて紹介し,SynthSeg法を拡張した。
改良されたnnUNetアーキテクチャを用いて、健康なデータセットとストロークデータセットからラベルマップをトレーニングし、特定のシーケンスベースのトレーニングに頼ることなく、正常組織と病理組織の両方のセグメンテーションを容易にする。
ドメイン内およびドメイン外(OOD)データセットによる評価により,本手法がトレーニング領域内の最先端のパフォーマンスと一致し,既存のOODデータよりも大幅に優れていたことが判明した。
大規模なアノテートデータセットへの依存を最小限に抑え,クロスシーケンス適用性を実現することにより,脳卒中病態における臨床神経画像のワークフローを改善する可能性を秘めている。
PyTorchのトレーニングコードとウェイトはhttps://github.com/liamchalcroft/SynthStrokeで公開されている。
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