論文の概要: Machine-agnostic Automated Lumbar MRI Segmentation using a Cascaded Model Based on Generative Neurons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15656v1
• Date: Sat, 23 Nov 2024 21:34:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:22:12.654722
• Title: Machine-agnostic Automated Lumbar MRI Segmentation using a Cascaded Model Based on Generative Neurons
• Title（参考訳）: 生成ニューロンを用いたカスケードモデルを用いた機械非依存型腰椎MRI手術
• Authors: Promit Basak, Rusab Sarmun, Saidul Kabir, Israa Al-Hashimi, Enamul Hoque Bhuiyan, Anwarul Hasan, Muhammad Salman Khan, Muhammad E. H. Chowdhury,
• Abstract要約: MRI画像から腰椎椎間板と椎間板を分離する新しい機械診断手法を提案する。 12のスキャナーと34の被験者の画像からなるユニークなデータセットを、戦略的前処理とデータ拡張技術によって強化した。 本モデルとDenseNet121エンコーダの併用により, 腰椎椎間板断面積が83.66%, 感度が91.44%, Dice similarity Coefficient (DSC) が91.03%, 腰椎椎間板断面積が良好であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22198209072577352
• License:
• Abstract: Automated lumbar spine segmentation is very crucial for modern diagnosis systems. In this study, we introduce a novel machine-agnostic approach for segmenting lumbar vertebrae and intervertebral discs from MRI images, employing a cascaded model that synergizes an ROI detection and a Self-organized Operational Neural Network (Self-ONN)-based encoder-decoder network for segmentation. Addressing the challenge of diverse MRI modalities, our methodology capitalizes on a unique dataset comprising images from 12 scanners and 34 subjects, enhanced through strategic preprocessing and data augmentation techniques. The YOLOv8 medium model excels in ROI extraction, achieving an excellent performance of 0.916 mAP score. Significantly, our Self-ONN-based model, combined with a DenseNet121 encoder, demonstrates excellent performance in lumbar vertebrae and IVD segmentation with a mean Intersection over Union (IoU) of 83.66%, a sensitivity of 91.44%, and Dice Similarity Coefficient (DSC) of 91.03%, as validated through rigorous 10-fold cross-validation. This study not only showcases an effective approach to MRI segmentation in spine-related disorders but also sets the stage for future advancements in automated diagnostic tools, emphasizing the need for further dataset expansion and model refinement for broader clinical applicability.
• Abstract（参考訳）: 腰椎自動分節は現代の診断システムにとって極めて重要である。 本研究では,MRI画像から腰椎椎間板と椎間板をセグメント化するための新しいマシン非依存アプローチを提案する。 多様なMRIモダリティの課題に対処するため,本手法では,12個のスキャナーと34個の被験者の画像からなるユニークなデータセットを,戦略的前処理とデータ拡張技術によって強化した。 YOLOv8ミディアムモデルはROI抽出に優れ、0.916mAPスコアの優れた性能を実現している。 特に,DenseNet121エンコーダと組み合わせた自己ONNモデルでは,約83.66%,感度91.44%,Dice similarity Coefficient(DSC)91.03%で腰椎椎体とIVDセグメンテーションの優れた性能を示した。 本研究は、脊椎疾患におけるMRIセグメンテーションに対する効果的なアプローチを示すだけでなく、より広範な臨床応用のために、さらなるデータセット拡張とモデル改善の必要性を強調した、自動診断ツールの今後の進歩のステージも設定する。

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