論文の概要: CABLD: Contrast-Agnostic Brain Landmark Detection with Consistency-Based Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17845v2
• Date: Fri, 21 Mar 2025 21:21:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:21:41.205595
• Title: CABLD: Contrast-Agnostic Brain Landmark Detection with Consistency-Based Regularization
• Title（参考訳）: CABLD: Contrast-Agnostic Brain Landmark Detection with Consistency-based regularization
• Authors: Soorena Salari, Arash Harirpoush, Hassan Rivaz, Yiming Xiao,
• Abstract要約: CABLDは、ラベルなしスキャンにおける3次元脳ランドマーク検出のための、新しい自己教師型ディープラーニングフレームワークである。 提案手法はMRIによる脳のランドマーク検出を複雑に行うことで実証する。 我々のフレームワークは、解剖学的ランドマーク検出のための堅牢で正確なソリューションを提供し、広範囲の注釈付きデータセットの必要性を減らす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.423045468361048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Anatomical landmark detection in medical images is essential for various clinical and research applications, including disease diagnosis and surgical planning. However, manual landmark annotation is time-consuming and requires significant expertise. Existing deep learning (DL) methods often require large amounts of well-annotated data, which are costly to acquire. In this paper, we introduce CABLD, a novel self-supervised DL framework for 3D brain landmark detection in unlabeled scans with varying contrasts by using only a single reference example. To achieve this, we employed an inter-subject landmark consistency loss with an image registration loss while introducing a 3D convolution-based contrast augmentation strategy to promote model generalization to new contrasts. Additionally, we utilize an adaptive mixed loss function to schedule the contributions of different sub-tasks for optimal outcomes. We demonstrate the proposed method with the intricate task of MRI-based 3D brain landmark detection. With comprehensive experiments on four diverse clinical and public datasets, including both T1w and T2w MRI scans at different MRI field strengths, we demonstrate that CABLD outperforms the state-of-the-art methods in terms of mean radial errors (MREs) and success detection rates (SDRs). Our framework provides a robust and accurate solution for anatomical landmark detection, reducing the need for extensively annotated datasets and generalizing well across different imaging contrasts. Our code will be publicly available at: https://github.com/HealthX-Lab/CABLD.
• Abstract（参考訳）: 医学画像の解剖学的ランドマーク検出は、疾患診断や手術計画など、様々な臨床および研究用途に不可欠である。 しかし、手動のランドマークアノテーションは時間がかかり、かなりの専門知識を必要とする。 既存のディープラーニング(DL)手法では、取得にコストがかかる大量の注釈付きデータを必要とすることが多い。 本稿では,1つの参照例のみを用いて,異なるコントラストを持つラベル付きスキャンにおける3次元脳ランドマーク検出のための新しい自己教師型DLフレームワークであるCABLDを紹介する。 これを実現するために、3次元畳み込みに基づくコントラスト拡張戦略を導入し、新たなコントラストへのモデル一般化を促進するとともに、画像登録損失を伴うオブジェクト間ランドマーク一貫性損失を用いた。 さらに,適応型混合損失関数を用いて,異なるサブタスクのコントリビューションを最適な結果にスケジュールする。 提案手法はMRIによる脳のランドマーク検出を複雑に行うことで実証する。 T1wとT2wのMRIスキャンを含む4つの多種多様な臨床および公的データセットに関する総合的な実験により、CABLDは平均放射誤差(MRE)と成功検出率(SDR)において最先端の手法より優れていることを示した。 我々のフレームワークは、解剖学的ランドマーク検出のための堅牢で正確なソリューションを提供し、広範囲の注釈付きデータセットの必要性を減らし、異なる画像コントラストをまたいでうまく一般化する。 私たちのコードは、https://github.com/HealthX-Lab/CABLD.comで公開されます。

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