Fugu-MT 論文翻訳(概要): Perivascular space Identification Nnunet for Generalised Usage (PINGU)

論文の概要: Perivascular space Identification Nnunet for Generalised Usage (PINGU)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08337v2
Date: Fri, 17 May 2024 06:47:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-20 11:55:15.353014
Title: Perivascular space Identification Nnunet for Generalised Usage (PINGU)
Title（参考訳）: 一般用(PINGU)における血管周囲空間同定
Authors: Benjamin Sinclair, Lucy Vivash, Jasmine Moses, Miranda Lynch, William Pham, Karina Dorfman, Cassandra Marotta, Shaun Koh, Jacob Bunyamin, Ella Rowsthorn, Alex Jarema, Himashi Peiris, Zhaolin Chen, Sandy R Shultz, David K Wright, Dexiao Kong, Sharon L. Naismith, Terence J. OBrien, Meng Law,
Abstract要約: 末梢血管空間(PVSs)は、脳の廃棄物浄化系の中心的な構成要素であるリンパ管系を形成する。これらの構造はMRI画像で見ることができ、その形態は老化や神経疾患と関連している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.861501989634817
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Perivascular spaces(PVSs) form a central component of the brain\'s waste clearance system, the glymphatic system. These structures are visible on MRI images, and their morphology is associated with aging and neurological disease. Manual quantification of PVS is time consuming and subjective. Numerous deep learning methods for PVS segmentation have been developed, however the majority have been developed and evaluated on homogenous datasets and high resolution scans, perhaps limiting their applicability for the wide range of image qualities acquired in clinic and research. In this work we train a nnUNet, a top-performing biomedical image segmentation algorithm, on a heterogenous training sample of manually segmented MRI images of a range of different qualities and resolutions from 6 different datasets. These are compared to publicly available deep learning methods for 3D segmentation of PVS. The resulting model, PINGU (Perivascular space Identification Nnunet for Generalised Usage), achieved voxel and cluster level dice scores of 0.50(SD=0.15), 0.63(0.17) in the white matter(WM), and 0.54(0.11), 0.66(0.17) in the basal ganglia(BG). Performance on data from unseen sites was substantially lower for both PINGU(0.20-0.38(WM, voxel), 0.29-0.58(WM, cluster), 0.22-0.36(BG, voxel), 0.46-0.60(BG, cluster)) and the publicly available algorithms(0.18-0.30(WM, voxel), 0.29-0.38(WM cluster), 0.10-0.20(BG, voxel), 0.15-0.37(BG, cluster)), but PINGU strongly outperformed the publicly available algorithms, particularly in the BG. Finally, training PINGU on manual segmentations from a single site with homogenous scan properties gave marginally lower performances on internal cross-validation, but in some cases gave higher performance on external validation. PINGU stands out as broad-use PVS segmentation tool, with particular strength in the BG, an area of PVS related to vascular disease and pathology.
Abstract（参考訳）: 血管周囲の空間(PVSs)は、グリフ系(英語版)である脳の廃棄物クリアランス系の中心的な構成要素である。これらの構造はMRI画像で見ることができ、その形態は老化や神経疾患と関連している。 PVSのマニュアル定量化は時間がかかり主観的である。 PVSセグメンテーションのための多くの深層学習法が開発されているが、その大部分は同種データセットや高分解能スキャンで開発・評価されており、おそらくクリニックや研究で得られた幅広い画像品質に対する適用性を制限している。本研究では、6つの異なるデータセットから、さまざまな品質と解像度のMRI画像を手動で分割する異種トレーニングサンプルを用いて、トップパフォーマンスのバイオメディカルイメージセグメンテーションアルゴリズムであるnnUNetをトレーニングする。これらは、PVSの3Dセグメンテーションのための公開のディープラーニング手法と比較される。 PINGU (Perivascular space Identification Nnunet for Generalized Usage) は、白質(WM)では0.50(SD=0.15), 0.63(0.17),基底神経節(BG)では0.54(0.11), 0.66(0.17)のボクセルとクラスターレベルのダイススコアを得た。 PINGU(0.20-0.38(WM, voxel), 0.29-0.58(WM, cluster), 0.22-0.36(BG, voxel), 0.46-0.60(BG, cluster))と一般に公開されているアルゴリズム(0.18-0.30(WM, voxel), 0.29-0.38(WM cluster), 0.10-0.20(BG, voxel), 0.15-0.37(BG, cluster))ではかなり低かったが、PINGUは一般に公開されているアルゴリズム(特にBGでは特に優れていた。最後に、PINGUを1つのサイトから手動セグメンテーションでトレーニングすると、内部クロスバリデーションの性能は極端に低下するが、いくつかのケースでは外部バリデーションのパフォーマンスが向上した。 PINGUは広義のPVSセグメンテーションツールであり、特にBGは血管疾患や病理に関連するPVSの領域である。

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