論文の概要: MRSegmentator: Robust Multi-Modality Segmentation of 40 Classes in MRI and CT Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06463v1
• Date: Fri, 10 May 2024 13:15:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 15:48:10.030205
• Title: MRSegmentator: Robust Multi-Modality Segmentation of 40 Classes in MRI and CT Sequences
• Title（参考訳）: MRSegmentator:MRIおよびCTにおける40クラスのロバスト多モードセグメンテーション
• Authors: Hartmut Häntze, Lina Xu, Felix J. Dorfner, Leonhard Donle, Daniel Truhn, Hugo Aerts, Mathias Prokop, Bram van Ginneken, Alessa Hering, Lisa C. Adams, Keno K. Bressem,
• Abstract要約: このモデルは、英国バイオバンクの1200個の手動のMRIスキャン、221個の社内MRIスキャン、1228個のCTスキャンでトレーニングされた。 明確に定義された臓器のセグメンテーションにおいて高い精度を示し、Dice similarity Coefficient(DSC)スコアは左右の肺では0.97、心臓では0.95であった。 また、肝臓 (DSC: 0.96) や腎臓 (DSC: 0.95 left, 0.95 right) のような臓器の頑健性も示し、より可変性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.000329151950926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Purpose: To introduce a deep learning model capable of multi-organ segmentation in MRI scans, offering a solution to the current limitations in MRI analysis due to challenges in resolution, standardized intensity values, and variability in sequences. Materials and Methods: he model was trained on 1,200 manually annotated MRI scans from the UK Biobank, 221 in-house MRI scans and 1228 CT scans, leveraging cross-modality transfer learning from CT segmentation models. A human-in-the-loop annotation workflow was employed to efficiently create high-quality segmentations. The model's performance was evaluated on NAKO and the AMOS22 dataset containing 600 and 60 MRI examinations. Dice Similarity Coefficient (DSC) and Hausdorff Distance (HD) was used to assess segmentation accuracy. The model will be open sourced. Results: The model showcased high accuracy in segmenting well-defined organs, achieving Dice Similarity Coefficient (DSC) scores of 0.97 for the right and left lungs, and 0.95 for the heart. It also demonstrated robustness in organs like the liver (DSC: 0.96) and kidneys (DSC: 0.95 left, 0.95 right), which present more variability. However, segmentation of smaller and complex structures such as the portal and splenic veins (DSC: 0.54) and adrenal glands (DSC: 0.65 left, 0.61 right) revealed the need for further model optimization. Conclusion: The proposed model is a robust, tool for accurate segmentation of 40 anatomical structures in MRI and CT images. By leveraging cross-modality learning and interactive annotation, the model achieves strong performance and generalizability across diverse datasets, making it a valuable resource for researchers and clinicians. It is open source and can be downloaded from https://github.com/hhaentze/MRSegmentator.
• Abstract（参考訳）: 目的:MRIスキャンにおける多組織セグメンテーションが可能な深層学習モデルを導入し、解像度、標準化された強度値、配列の可変性といった課題によるMRI解析における現在の限界に対する解決策を提供する。 材料と方法:彼のモデルは、英国バイオバンクの1200個の手動注釈MRIスキャン、221個の社内MRIスキャン、1228個のCTスキャンで訓練され、CTセグメンテーションモデルからの相互モダリティ変換学習を活用している。 高品質なセグメンテーションを効率的に作成するために、Human-in-the-loopアノテーションワークフローが採用された。 このモデルの性能は, NAKOとAMOS22を用いた600, 60のMRI検査で評価した。 Dice similarity Coefficient (DSC) と Hausdorff Distance (HD) を用いてセグメンテーションの精度を評価した。 モデルはオープンソース化される予定だ。 結果: 左右肺のDice similarity Coefficient(DSC)スコアは0.97, 心臓の0.95であった。 また、肝臓 (DSC: 0.96) や腎臓 (DSC: 0.95 left, 0.95 right) のような臓器の頑健性も示し、より可変性を示した。 しかし,門脈や脾静脈 (DSC: 0.54) や副腎 (DSC: 0.65 左, 0.61 右) などのより小型で複雑な構造の分画は,さらなるモデル最適化の必要性を明らかにした。 結論: 提案モデルはMRIおよびCT画像における40の解剖学的構造を正確に区分けするための頑健なツールである。 相互モダリティ学習と対話的アノテーションを活用することで、さまざまなデータセット間での強力なパフォーマンスと一般化を実現し、研究者や臨床医にとって貴重なリソースとなる。 オープンソースで、https://github.com/hhaentze/MRSegmentator.comからダウンロードできる。

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