論文の概要: Assessing the Performance of the DINOv2 Self-supervised Learning Vision Transformer Model for the Segmentation of the Left Atrium from MRI Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09598v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 17:15:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:23:48.368608
• Title: Assessing the Performance of the DINOv2 Self-supervised Learning Vision Transformer Model for the Segmentation of the Left Atrium from MRI Images
• Title（参考訳）: MRI画像からの左心房分離のためのDINOv2自己教師型学習視覚変換器モデルの性能評価
• Authors: Bipasha Kundu, Bidur Khanal, Richard Simon, Cristian A. Linte,
• Abstract要約: DINOv2は、MRIを用いたLAセグメンテーションのための自然画像に基づいて訓練された自己教師型学習視覚変換器である。 我々は、Diceスコアが.871で、Jaccard Indexが.792で、エンドツーエンドの微調整が可能な、正確で一貫したセグメンテーションを提供する能力を示す。 これらの結果は、DINOv2がMRIに限られたデータで効果的に適応し、セグメンテーションの競争ツールとしての可能性を強調し、医療画像の幅広い利用を促進することを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2499537119440245
• License:
• Abstract: Accurate left atrium (LA) segmentation from pre-operative scans is crucial for diagnosing atrial fibrillation, treatment planning, and supporting surgical interventions. While deep learning models are key in medical image segmentation, they often require extensive manually annotated data. Foundation models trained on larger datasets have reduced this dependency, enhancing generalizability and robustness through transfer learning. We explore DINOv2, a self-supervised learning vision transformer trained on natural images, for LA segmentation using MRI. The challenges for LA's complex anatomy, thin boundaries, and limited annotated data make accurate segmentation difficult before & during the image-guided intervention. We demonstrate DINOv2's ability to provide accurate & consistent segmentation, achieving a mean Dice score of .871 & a Jaccard Index of .792 for end-to-end fine-tuning. Through few-shot learning across various data sizes & patient counts, DINOv2 consistently outperforms baseline models. These results suggest that DINOv2 effectively adapts to MRI with limited data, highlighting its potential as a competitive tool for segmentation & encouraging broader use in medical imaging.
• Abstract（参考訳）: 心房細動の診断, 治療計画, 外科的治療支援には, 術前スキャンによる左房の正確な分節化が不可欠である。 深層学習モデルは医用画像のセグメンテーションにおいて重要であるが、手動で注釈付けされた広範なデータを必要とすることが多い。 より大きなデータセットでトレーニングされた基礎モデルは、この依存関係を減らし、転送学習による一般化性と堅牢性を高めた。 自然画像に基づいて学習した自己教師型学習視覚変換器であるDINOv2をMRIを用いたLAセグメンテーションのために探索する。 LAの複雑な解剖学、細い境界、限られた注釈付きデータに対する課題は、画像誘導介入の前後で正確なセグメンテーションを困難にしている。 我々はDINOv2の精度と一貫性のあるセグメンテーション能力を示し、Diceの平均スコアは.871、ジャカードインデックスは.792である。 DINOv2は、さまざまなデータサイズと患者数にまたがる数ショットの学習を通じて、ベースラインモデルよりも一貫して優れています。 これらの結果は、DINOv2がMRIに限られたデータで効果的に適応し、セグメンテーションの競争ツールとしての可能性を強調し、医療画像の幅広い利用を促進することを示唆している。

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