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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06463v3
• Date: Thu, 14 Nov 2024 19:06:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:36:19.131458
• Title: MRSegmentator: Multi-Modality Segmentation of 40 Classes in MRI and CT
• Title（参考訳）: MRSegmentator:MRIとCTにおける40種類のマルチモーダルセグメンテーション
• Authors: Hartmut Häntze, Lina Xu, Christian J. Mertens, Felix J. Dorfner, Leonhard Donle, Felix Busch, Avan Kader, Sebastian Ziegelmayer, Nadine Bayerl, Nassir Navab, Daniel Rueckert, Julia Schnabel, Hugo JWL Aerts, Daniel Truhn, Fabian Bamberg, Jakob Weiß, Christopher L. Schlett, Steffen Ringhof, Thoralf Niendorf, Tobias Pischon, Hans-Ulrich Kauczor, Tobias Nonnenmacher, Thomas Kröncke, Henry Völzke, Jeanette Schulz-Menger, Klaus Maier-Hein, Mathias Prokop, Bram van Ginneken, Alessa Hering, Marcus R. Makowski, 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3D軸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。 明確な臓器(肺: DSC 0.96, 心臓: DSC 0.94)と解剖学的変化のある臓器(皮膚: DSC 0.96, 腎臓: DSC 0.95)に対して高い精度を示す。 CTとよく似ており、AMOS CTデータではDSC平均0.84$pm$ 0.11となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.48170108608303
• License:
• Abstract: Purpose: To develop and evaluate a deep learning model for multi-organ segmentation of MRI scans. Materials and Methods: The model was trained on 1,200 manually annotated 3D axial MRI scans from the UK Biobank, 221 in-house MRI scans, and 1228 CT scans from the TotalSegmentator dataset. A human-in-the-loop annotation workflow was employed, leveraging cross-modality transfer learning from an existing CT segmentation model to segment 40 anatomical structures. The annotation process began with a model based on transfer learning between CT and MR, which was iteratively refined based on manual corrections to predicted segmentations. The model's performance was evaluated on MRI examinations obtained from the German National Cohort (NAKO) study (n=900) from the AMOS22 dataset (n=60) and from the TotalSegmentator-MRI test data (n=29). The Dice Similarity Coefficient (DSC) and Hausdorff Distance (HD) were used to assess segmentation quality, stratified by organ and scan type. The model and its weights will be open-sourced. Results: MRSegmentator demonstrated high accuracy for well-defined organs (lungs: DSC 0.96, heart: DSC 0.94) and organs with anatomic variability (liver: DSC 0.96, kidneys: DSC 0.95). Smaller structures showed lower accuracy (portal/splenic veins: DSC 0.64, adrenal glands: DSC 0.69). On external validation using NAKO data, mean DSC ranged from 0.85 $\pm$ 0.08 for T2-HASTE to 0.91 $\pm$ 0.05 for in-phase sequences. The model generalized well to CT, achieving mean DSC of 0.84 $\pm$ 0.11 on AMOS CT data. Conclusion: MRSegmentator accurately segments 40 anatomical structures in MRI across diverse datasets and imaging protocols, with additional generalizability to CT images. This open-source model will provide a valuable tool for automated multi-organ segmentation in medical imaging research. It can be downloaded from https://github.com/hhaentze/MRSegmentator.
• Abstract（参考訳）: 目的:MRIスキャンの多臓器分割のための深層学習モデルの開発と評価。 材料と方法: このモデルは、英国バイオバンクの1200個のアノテートされた3次元MRIスキャン、221個の社内MRIスキャン、TotalSegmentatorデータセットの1228個のCTスキャンでトレーニングされた。 既存のCTセグメンテーションモデルから40個の解剖学的構造への相互モダリティの移行学習を活用するために、Human-in-the-loopアノテーションワークフローが採用された。 アノテーションプロセスは、CTとMR間の転写学習に基づくモデルから始まり、予測セグメンテーションに対する手動補正に基づいて反復的に洗練された。 AMOS22データセット(n=60),TotalSegmentator-MRIテストデータ(n=29。 The Dice similarity Coefficient (DSC) and Hausdorff Distance (HD) were used to evaluate segmentation quality,stratified by organ and scan type。 モデルとその重みはオープンソースになる予定だ。 結果: MRSegmentator はよく定義された臓器(肺: DSC 0.96, 心臓: DSC 0.94)と解剖学的変化のある臓器(皮膚: DSC 0.96, 腎臓: DSC 0.95)に対して高い精度を示した。 より小さな構造では, 門脈・脾静脈: DSC 0.64, 副腎: DSC 0.69) の精度が低かった。 NAKOデータを用いた外部検証では、平均DSCはT2-HASTEの 0.85$\pm$ 0.08 から、相内シーケンスの 0.91$\pm$ 0.05 まで変化した。 このモデルはCTとよく似ており、AMOS CTデータの平均DSCは0.84$\pm$ 0.11である。 結論: MRSegmentatorは、MRIの40の解剖学的構造を、さまざまなデータセットとイメージングプロトコルに正確に分割し、CT画像にさらなる一般化性を持たせる。 このオープンソースモデルは、医療画像研究において、自動多臓器分割のための貴重なツールを提供する。 https://github.com/hhaentze/MRSegmentatorからダウンロードできる。

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