論文の概要: Multi-centric AI Model for Unruptured Intracranial Aneurysm Detection and Volumetric Segmentation in 3D TOF-MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17115v1
- Date: Fri, 30 Aug 2024 08:57:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-02 15:58:20.758806
- Title: Multi-centric AI Model for Unruptured Intracranial Aneurysm Detection and Volumetric Segmentation in 3D TOF-MRI
- Title（参考訳）: 3次元TOF-MRIにおける脳動脈瘤の破裂検出と体積分割のための多心AIモデル
- Authors: Ashraya K. Indrakanti, Jakob Wasserthal, Martin Segeroth, Shan Yang, Victor Schulze-Zachau, Joshy Cyriac, Michael Bach, Marios Psychogios, Matthias A. Mutke,
- Abstract要約: 我々は3DTOF-MRIで未破裂脳動脈瘤(UICA)の検出と分節を併用したオープンソースのnnU-NetベースのAIモデルを開発した。
4つの異なるトレーニングデータセットが作成され、nnU-Netフレームワークがモデル開発に使用された。
一次モデルは85%の感度と0.23FP/ケースレートを示し、ADAM-challengeの勝者(61%)と、ADAMデータでトレーニングされたnnU-Net(51%)を感度で上回った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.397650339311053
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Purpose: To develop an open-source nnU-Net-based AI model for combined detection and segmentation of unruptured intracranial aneurysms (UICA) in 3D TOF-MRI, and compare models trained on datasets with aneurysm-like differential diagnoses. Methods: This retrospective study (2020-2023) included 385 anonymized 3D TOF-MRI images from 364 patients (mean age 59 years, 60% female) at multiple centers plus 113 subjects from the ADAM challenge. Images featured untreated or possible UICAs and differential diagnoses. Four distinct training datasets were created, and the nnU-Net framework was used for model development. Performance was assessed on a separate test set using sensitivity and False Positive (FP)/case rate for detection, and DICE score and NSD (Normalized Surface Distance) with a 0.5mm threshold for segmentation. Statistical analysis included chi-square, Mann-Whitney-U, and Kruskal-Wallis tests, with significance set at p < 0.05. Results: Models achieved overall sensitivity between 82% and 85% and a FP/case rate of 0.20 to 0.31, with no significant differences (p = 0.90 and p = 0.16). The primary model showed 85% sensitivity and 0.23 FP/case rate, outperforming the ADAM-challenge winner (61%) and a nnU-Net trained on ADAM data (51%) in sensitivity (p < 0.05). It achieved a mean DICE score of 0.73 and an NSD of 0.84 for correctly detected UICA. Conclusions: Our open-source, nnU-Net-based AI model (available at 10.5281/zenodo.13386859) demonstrates high sensitivity, low false positive rates, and consistent segmentation accuracy for UICA detection and segmentation in 3D TOF-MRI, suggesting its potential to improve clinical diagnosis and for monitoring of UICA.
- Abstract（参考訳）: 目的:3次元TOF-MRIで未破裂大動脈瘤(UICA)の検出と分節を併用したオープンソースのnnU-NetベースのAIモデルを開発し,大動脈瘤様の差分診断をデータセットでトレーニングしたモデルと比較すること。
方法: この振り返り調査(2020-2023)では364名の患者(平均59歳, 60%女性)の385名の匿名化3DTOF-MRI画像とADAMチャレンジの被験者113名を含む。
画像は未治療またはUICAと鑑別診断が特徴であった。
4つの異なるトレーニングデータセットが作成され、nnU-Netフレームワークがモデル開発に使用された。
感度と偽陽性(FP)/ケースレートとDICEスコアとNSD(Normalized Surface Distance)を0.5mmのセグメンテーション閾値で評価した。
統計分析では、Chi-square、Mann-Whitney-U、Kruskal-Wallis、p < 0.05。
結果: モデルでは, 総合感度は82%から85%, FP/ケースレート0.20から0.31であり, 有意差は認められなかった(p = 0.90, p = 0.16)。
一次モデルは85%の感度と0.23 FP/ケースレートを示し、ADAM-Challengeの勝者(61%)と、ADAMデータでトレーニングされたnnU-Netの感度(p < 0.05)を上回った。
平均DICEスコアは0.73、NSDは0.84、UICAは正しく検出された。
結論:我々のオープンソースnnU-NetベースのAIモデル(10.5281/zenodo.13386859で利用可能)は、3DTOF-MRIにおけるUICAの検出とセグメンテーションのための高い感度、低い偽陽性率、一貫したセグメンテーション精度を示し、臨床診断の改善とUICAモニタリングの可能性を示している。
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