論文の概要: FedSynthCT-Brain: A Federated Learning Framework for Multi-Institutional Brain MRI-to-CT Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06690v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 17:32:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:53:12.537118
• Title: FedSynthCT-Brain: A Federated Learning Framework for Multi-Institutional Brain MRI-to-CT Synthesis
• Title（参考訳）: FedSynthCT-Brain:多施設脳MRI-to-CT合成のためのフェデレートラーニングフレームワーク
• Authors: Ciro Benito Raggio, Mathias Krohmer Zabaleta, Nils Skupien, Oliver Blanck, Francesco Cicone, Giuseppe Lucio Cascini, Paolo Zaffino, Lucia Migliorelli, Maria Francesca Spadea,
• Abstract要約: Fed SynthCT-Brainは、脳画像におけるMRI-to-sCTのためのFederated Learning(FL)パラダイムに基づいたフレームワークである。 U-Netモデルを用いて、ヨーロッパとアメリカの4つのセンターでフェデレーションを再現した。 このアプローチは、フェデレーションに属するセンターのデータを使用して実装され、フェデレーションの外側のセンターから見えないデータセットでテストされた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7239326521335454
• License:
• Abstract: The generation of Synthetic Computed Tomography (sCT) images has become a pivotal methodology in modern clinical practice, particularly in the context of Radiotherapy (RT) treatment planning. The use of sCT enables the calculation of doses, pushing towards Magnetic Resonance Imaging (MRI) guided radiotherapy treatments. Moreover, with the introduction of MRI-Positron Emission Tomography (PET) hybrid scanners, the derivation of sCT from MRI can improve the attenuation correction of PET images. Deep learning methods for MRI-to-sCT have shown promising results, but their reliance on single-centre training dataset limits generalisation capabilities to diverse clinical settings. Moreover, creating centralised multicentre datasets may pose privacy concerns. To solve the issues, this study introduces FedSynthCT-Brain, a framework based on the Federated Learning (FL) paradigm for MRI-to-sCT in brain imaging. We reproduced a federation across four European and American centres using a U-Net-based model. The approach was implemented using data from centres belonging the federation and it was tested on an unseen dataset from a centre outside the federation. In the case of the unseen centre, the federated model achieved a median Mean Absolute Error (MAE) of 102.0 HU across 23 patients, with an interquartile range of 96.7-110.5 HU. The median (interquartile range) for the Structural Similarity Index (SSIM) and the Peak Signal to Noise Ratio (PNSR) were 0.89 (0.86-0.89) and 26.58 (25.52-27.42), respectively. The analysis of the results showed acceptable performances of the federated approach, thus highlighting the potential of FL to enhance MRI-to-sCT to improve generalisability and advancing safe and equitable clinical applications while fostering collaboration and preserving data privacy.
• Abstract（参考訳）: シンセティックCT(Synthetic Computed Tomography)画像の生成は、特に放射線療法(RT)治療計画において、現代の臨床実践において重要な方法論となっている。 sCTを使用することで線量計算が可能となり、MRI(MRI)誘導放射線治療へと進む。 さらに,MRI-Positron Emission Tomography (PET)ハイブリッドスキャナの導入により,MRIからのsCTの導出によりPET画像の減衰補正が向上する。 MRI-to-sCTのディープラーニング手法は有望な結果を示しているが、単一中心トレーニングデータセットへの依存は、一般化能力を様々な臨床設定に制限している。 さらに、集中型マルチ中心データセットの作成は、プライバシの懸念を引き起こす可能性がある。 この問題を解決するために、脳画像におけるMRI-to-sCTのためのFedSynthCT-Brain(FedSynthCT-Brain)というフレームワークを紹介した。 U-Netモデルを用いて、ヨーロッパとアメリカの4つのセンターでフェデレーションを再現した。 このアプローチは、フェデレーションに属するセンターのデータを使用して実装され、フェデレーションの外側のセンターから見えないデータセットでテストされた。 統合モデルでは,23例中102.0HUの平均絶対誤差(MAE)は96.7-110.5HUであった。 構造類似度指数 (SSIM) とピーク信号対雑音比 (PNSR) の中央値は0.89 (0.86-0.89) と26.58 (25.52-27.42) であった。 その結果, FLがMRI-to-sCTを増強し, 汎用性を向上し, 安全かつ公平な臨床応用を推進し, データのプライバシーを保護できる可能性が示唆された。

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