論文の概要: DRIFTS: Optimizing Domain Randomization with Synthetic Data and Weight Interpolation for Fetal Brain Tissue Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06842v2
• Date: Wed, 04 Jun 2025 18:56:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.204247
• Title: DRIFTS: Optimizing Domain Randomization with Synthetic Data and Weight Interpolation for Fetal Brain Tissue Segmentation
• Title（参考訳）: DRIFTS:胎児脳組織分節に対する合成データと軽量補間によるドメインランダム化の最適化
• Authors: Vladyslav Zalevskyi, Thomas Sanchez, Margaux Roulet, Hélène Lajous, Jordina Aviles Verdera, Roxane Licandro, Georg Langs, Gregor Kasprian, Jana Hutter, Hamza Kebiri, Meritxell Bach Cuadra,
• Abstract要約: 胎児脳MRIにおけるSynthSeg法における領域外一般化ポテンシャルの最大化について述べる。 我々はDRIFTSを単一ソース領域の一般化のための効果的かつ実用的なソリューションとして提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7134826630987745
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fetal brain tissue segmentation in magnetic resonance imaging (MRI) is a crucial tool that supports understanding of neurodevelopment, yet it faces challenges due to the heterogeneity of data coming from different scanners and settings, as well as data scarcity. Recent approaches based on domain randomization, like SynthSeg, have shown 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 SynthSegbased methods in fetal brain MRI. Specifically, we demonstrate that the simple Gaussian mixture models employed in FetalSynthSeg outperform physics-informed generation methods in terms of OOD generalization. We further show that incorporating intensity clustering significantly enhances generalization in settings with limited label classes by producing more realistic synthetic data. By combining synthetic pretraining with fine-tuning on real images and applying weight-space interpolation between the two models, we propose DRIFTS as an effective and practical solution for single-source domain generalization. DRIFTS consistently outperforms current state-of-the-art models across multiple benchmarks and is, to our knowledge, the first method to achieve accurate brain tissue segmentation on fetal T1-weighted images. We validate our approach on 308 subjects from four datasets acquired at three different sites, covering a range of scanner field strengths (0.55T to 3T) and both T1w and T2w modalities. We conclude with five practical recommendations to guide the development of SynthSeg-based methods for other organs and imaging modalities.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴画像(MRI)における胎児脳組織の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の画像とラベルマップからの画像解像度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、FetalSynthSegで用いられる単純なガウス混合モデルが、OOD一般化の点から、物理インフォームド生成法より優れていることを示す。 さらに,強度クラスタリングを取り入れることで,よりリアルな合成データを生成することで,ラベルクラスを限定した設定の一般化が著しく促進されることを示す。 実画像の微調整と2つのモデル間の重み空間補間を併用することにより、DRIFTSを単一ソース領域の一般化のための効果的かつ実用的な解として提案する。 DRIFTSは、複数のベンチマークにおいて、現在の最先端モデルよりも一貫して優れており、我々の知る限り、胎児のT1強調画像上で正確な脳組織セグメント化を実現するための最初の方法である。 我々は,3つの異なる場所で取得した4つのデータセットから308名の被験者に対して,スキャナフィールド強度(0.55Tから3T)とT1wとT2wの両モードをカバーするアプローチを検証した。 我々は,他の臓器に対するSynthSeg法の開発と画像モダリティの指針として,5つの実用的な推奨事項を結論付けた。

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