論文の概要: Enhanced MRI Representation via Cross-series Masking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07387v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 10:32:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:38:14.742815
• Title: Enhanced MRI Representation via Cross-series Masking
• Title（参考訳）: クロスシリーズマスキングによるMRI表現の強化
• Authors: Churan Wang, Fei Gao, Lijun Yan, Siwen Wang, Yizhou Yu, Yizhou Wang,
• Abstract要約: 自己教師型でMRI表現を効果的に学習するためのクロスシリーズ・マスキング(CSM)戦略 メソッドは、パブリックデータセットと社内データセットの両方で最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.09478307927716
• License:
• Abstract: Magnetic resonance imaging (MRI) is indispensable for diagnosing and planning treatment in various medical conditions due to its ability to produce multi-series images that reveal different tissue characteristics. However, integrating these diverse series to form a coherent analysis presents significant challenges, such as differing spatial resolutions and contrast patterns meanwhile requiring extensive annotated data, which is scarce in clinical practice. Due to these issues, we introduce a novel Cross-Series Masking (CSM) Strategy for effectively learning MRI representation in a self-supervised manner. Specifically, CSM commences by randomly sampling a subset of regions and series, which are then strategically masked. In the training process, the cross-series representation is learned by utilizing the unmasked data to reconstruct the masked portions. This process not only integrates information across different series but also facilitates the ability to model both intra-series and inter-series correlations and complementarities. With the learned representation, the downstream tasks like segmentation and classification are also enhanced. Taking brain tissue segmentation, breast tumor benign/malignant classification, and prostate cancer diagnosis as examples, our method achieves state-of-the-art performance on both public and in-house datasets.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴画像(MRI)は、様々な疾患の診断と治療計画に欠かせない。 しかし、これらの多種多様なシリーズをコヒーレント分析に組み込むことは、空間分解能の相違やコントラストパターンの相違など、臨床実践では不十分な広範な注釈データを必要とする重要な課題を呈している。 これらの問題から,MRI表現を自己監督的に効果的に学習する新しいクロスシリーズ・マスキング(CSM)戦略を導入する。 具体的には、CSMはランダムに領域と系列のサブセットをサンプリングし、それを戦略的にマスキングすることで開始する。 トレーニングプロセスでは、マスクされた部分の再構築にアンマスクされたデータを利用することで、クロスシリーズ表現を学習する。 このプロセスは、異なる系列にまたがる情報を統合するだけでなく、シリーズ内およびシリーズ間相関と相補性の両方をモデル化する能力を促進する。 学習した表現によって、セグメンテーションや分類といった下流タスクも強化される。 脳組織分節, 乳腺腫瘍良悪性分類, 前立腺癌診断を例として, 本手法は, 公用および内用両方のデータセットで最先端のパフォーマンスを達成している。

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