論文の概要: Domain-Agnostic Stroke Lesion Segmentation Using Physics-Constrained Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03318v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 13:52:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 02:08:29.323702
• Title: Domain-Agnostic Stroke Lesion Segmentation Using Physics-Constrained Synthetic Data
• Title（参考訳）: 物理制約付き合成データを用いた領域非依存ストローク病変分割
• Authors: Liam Chalcroft, Jenny Crinion, Cathy J. Price, John Ashburner,
• Abstract要約: 合成定量的MRI(qMRI)画像を用いた2つの新しい手法を提案し,セグメンテーションモデルの堅牢性と一般化性を高める。 我々は,MPRAGE画像からqMRIマップを推定するために,qMRI推定モデルを訓練した。 2つ目のアプローチは、脳卒中病変のセグメンテーションのための合成データにおいて、組織ラベルのデータセットからqMRIマップを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15749416770494706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Segmenting stroke lesions in Magnetic Resonance Imaging (MRI) is challenging due to diverse clinical imaging domains, with existing models struggling to generalise across different MRI acquisition parameters and sequences. In this work, we propose two novel physics-constrained approaches using synthetic quantitative MRI (qMRI) images to enhance the robustness and generalisability of segmentation models. We trained a qMRI estimation model to predict qMRI maps from MPRAGE images, which were used to simulate diverse MRI sequences for segmentation training. A second approach built upon prior work in synthetic data for stroke lesion segmentation, generating qMRI maps from a dataset of tissue labels. The proposed approaches improved over the baseline nnUNet on a variety of out-of-distribution datasets, with the second approach outperforming the prior synthetic data method.
• Abstract（参考訳）: MRI(磁気共鳴画像)における脳卒中病変の分離は、様々な臨床画像領域のために困難であり、既存のモデルではMRIの取得パラメータやシーケンスの一般化に苦慮している。 本研究では,合成定量的MRI(qMRI)画像を用いた2つの新しい物理制約付きアプローチを提案し,セグメンテーションモデルの堅牢性と一般化性を高める。 我々は,MPRAGE画像からqMRIマップを推定するために,qMRI推定モデルを訓練した。 2つ目のアプローチは、脳卒中病変のセグメンテーションのための合成データにおいて、組織ラベルのデータセットからqMRIマップを生成する。 提案手法は,様々なアウト・オブ・ディストリビューションデータセットのベースラインであるnnUNetよりも改善され,第2のアプローチは以前の合成データ手法よりも優れていた。

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