論文の概要: Maximizing domain generalization in fetal brain tissue segmentation: the role of synthetic data generation, intensity clustering and real image fine-tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06842v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 10:17:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:46.420711
• Title: Maximizing domain generalization in fetal brain tissue segmentation: the role of synthetic data generation, intensity clustering and real image fine-tuning
• Title（参考訳）: 胎児脳組織分節におけるドメインの最大化--合成データ生成、強度クラスタリング、および実像微細調整の役割
• Authors: Vladyslav Zalevskyi, Thomas Sanchez, Margaux Roulet, Hélène Lajous, Jordina Aviles Verdera, Jana Hutter, Hamza Kebiri, Meritxell Bach Cuadra,
• Abstract要約: SynthSegのような領域ランダム化に基づく最近のアプローチは、単一ソース領域の一般化に大きな可能性を示している。 胎児脳MRIにおけるSynthSeg法におけるOPD(out-of- domain)の一般化ポテンシャルを最大化する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1443262816483672
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fetal brain tissue segmentation in magnetic resonance imaging (MRI) is a crucial tool that supports the understanding of neurodevelopment, yet it faces challenges due to the heterogeneity of data coming from different scanners and settings, and due to data scarcity. Recent approaches based on domain randomization, like SynthSeg, have shown a great potential for single source domain generalization, by simulating images with randomized contrast and image resolution from the label maps. In this work, we investigate how to maximize the out-of-domain (OOD) generalization potential of SynthSeg-based methods in fetal brain MRI. Specifically, when studying data generation, we demonstrate that the simple Gaussian mixture models used in SynthSeg enable more robust OOD generalization than physics-informed generation methods. We also investigate how intensity clustering can help create more faithful synthetic images, and observe that it is key to achieving a non-trivial OOD generalization capability when few label classes are available. Finally, by combining for the first time SynthSeg with modern fine-tuning approaches based on weight averaging, we show that fine-tuning a model pre-trained on synthetic data on a few real image-segmentation pairs in a new domain can lead to improvements in the target domain, but also in other domains. We summarize our findings as five key recommendations that we believe can guide practitioners who would like to develop SynthSeg-based approaches in other organs or modalities.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴画像(MRI)における胎児脳組織セグメンテーションは、神経発達の理解を支援する重要なツールであるが、異なるスキャナーや設定から来るデータの異質性やデータの不足により、課題に直面している。 SynthSegのような領域ランダム化に基づく最近のアプローチは、ランダム化されたコントラストとラベルマップからのイメージ解像度で画像をシミュレートすることで、単一ソース領域の一般化に大きな可能性を示している。 本研究では,胎児脳MRIにおけるSynthSeg法におけるOPD(out-of- domain)の一般化能力を最大化する方法について検討する。 具体的には、データ生成を研究する際、SynthSegで使用される単純なガウス混合モデルにより、物理インフォームド生成法よりもより堅牢なOOD一般化が可能であることを実証する。 また,強度クラスタリングがより忠実な合成画像の生成にどう役立つかを検討するとともに,ラベルクラスが少ない場合に,非自明なOOD一般化能力を実現する上で鍵となることを観察する。 最後に、SynthSegと重量平均化に基づく現代的な微調整手法を組み合わせることで、新しいドメイン内のいくつかの実画像分割ペアの合成データに基づいて事前訓練されたモデルが、ターゲットドメインだけでなく、他のドメインでも改善されることを示す。 我々は,SynthSegをベースとしたアプローチを他の臓器やモダリティに展開したいと考える実践者を指導できる5つの重要な推奨事項として要約した。

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