論文の概要: Transferring Knowledge from High-Quality to Low-Quality MRI for Adult Glioma Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18698v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 12:48:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:42:56.291015
• Title: Transferring Knowledge from High-Quality to Low-Quality MRI for Adult Glioma Diagnosis
• Title（参考訳）: 成人グリオーマ診断における高次MRIから低次MRIへの知識移転
• Authors: Yanguang Zhao, Long Bai, Zhaoxi Zhang, Yanan Wu, Mobarakol Islam, Hongliang Ren,
• Abstract要約: 本稿では,SSAアダルトグリオーマにおけるBraTS Challengeについて述べる。 我々は、BraTS-GLI 2021の勝利ソリューションからモデルを採用し、3つのトレーニング戦略で活用する。 結果は、BraTS-GLI 2021データセットの初期トレーニングに続いて、BraTS-Africaデータセットの微調整が最高の結果となったことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.217710134003017
• License:
• Abstract: Glioma, a common and deadly brain tumor, requires early diagnosis for improved prognosis. However, low-quality Magnetic Resonance Imaging (MRI) technology in Sub-Saharan Africa (SSA) hinders accurate diagnosis. This paper presents our work in the BraTS Challenge on SSA Adult Glioma. We adopt the model from the BraTS-GLI 2021 winning solution and utilize it with three training strategies: (1) initially training on the BraTS-GLI 2021 dataset with fine-tuning on the BraTS-Africa dataset, (2) training solely on the BraTS-Africa dataset, and (3) training solely on the BraTS-Africa dataset with 2x super-resolution enhancement. Results show that initial training on the BraTS-GLI 2021 dataset followed by fine-tuning on the BraTS-Africa dataset has yielded the best results. This suggests the importance of high-quality datasets in providing prior knowledge during training. Our top-performing model achieves Dice scores of 0.882, 0.840, and 0.926, and Hausdorff Distance (95%) scores of 15.324, 37.518, and 13.971 for enhancing tumor, tumor core, and whole tumor, respectively, in the validation phase. In the final phase of the competition, our approach successfully secured second place overall, reflecting the strength and effectiveness of our model and training strategies. Our approach provides insights into improving glioma diagnosis in SSA, showing the potential of deep learning in resource-limited settings and the importance of transfer learning from high-quality datasets.
• Abstract（参考訳）: グリオーマは一般的で致命的な脳腫瘍であり、予後改善のために早期診断が必要である。 しかし、サブサハラアフリカ(SSA)における低品質磁気共鳴イメージング(MRI)技術は正確な診断を妨げる。 本稿では,SSAアダルトグリオーマにおけるBraTS Challengeについて述べる。 我々は、BraTS-GLI 2021の勝利解からモデルを採用し、(1)BraTS-Africaデータセットを微調整したBraTS-GLI 2021データセットのトレーニング、(2)BraTS-Africaデータセットのみのトレーニング、(3)2倍の超分解能拡張によるBraTS-Africaデータセットのみのトレーニングという3つのトレーニング戦略で活用する。 結果は、BraTS-GLI 2021データセットの初期トレーニングに続いて、BraTS-Africaデータセットの微調整が最高の結果となったことを示している。 これは、トレーニング中に事前知識を提供する上で、高品質なデータセットの重要性を示唆している。 腫瘍, 腫瘍コア, 腫瘍全体に対するDiceスコアは0.882, 0.840, 0.926, Hausdorff Distance (95%)スコアは15.324, 37.518, 13.971であった。 コンペの最終段階では,モデルとトレーニング戦略の強みと有効性を反映して,総合的に第2位を獲得しました。 提案手法は,SSAにおけるグリオーマ診断の改善に関する知見を提供し,資源制限設定における深層学習の可能性と高品質データセットからの伝達学習の重要性を示す。

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