論文の概要: QSM-RimDS: A detection and segmentation tool for paramagnetic rim lesions in multiple sclerosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10492v2
• Date: Sun, 23 Mar 2025 01:34:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:29:03.698862
• Title: QSM-RimDS: A detection and segmentation tool for paramagnetic rim lesions in multiple sclerosis
• Title（参考訳）: QSM-RimDS:多発性硬化症における常磁性リム病変の検出とセグメンテーションツール
• Authors: Ha Luu, Mert Sisman, Ilhami Kovanlikaya, Tam Vu, Pascal Spincemaille, Yi Wang, Francesca Bagnato, Susan Gauthier, Thanh Nguyen,
• Abstract要約: Paramagnetic rim lesions (PRLs) は多発性硬化症(MS)における新たなバイオマーカーである 深層学習に基づくQSM-RimNetは自動PRL検出を実現することができるが,この手法はリムセグメンテーションを提供しない。 本研究の目的は,共同PRL検出とリムセグメンテーションのためのU-NetベースのQSM-RimDS法を開発することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.470239281959465
• License:
• Abstract: Paramagnetic rim lesions (PRLs) are an emerging biomarker in multiple sclerosis (MS). Manual identification and rim segmentation of PRLs on quantitative susceptibility mapping (QSM) images are time-consuming. Deep learning-based QSM-RimNet can provide automated PRL detection, but this method does not provide rim segmentation for microglial density quantification and requires precise QSM lesion masks. The purpose of this study is to develop a U-Net-based QSM-RimDS method for joint PRL detection and rim segmentation using readily available T2-weighted (T2W) fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR) lesion masks. Two expert readers performed PRL classification and rim segmentation as the reference. Dice similarity coefficient (DSC) was used to assess the agreement between rim segmentation obtained by QSM-RimDS and the manual expert segmentation. The PRL detection performances of QSM-RimDS and QSM-RimNet were evaluated using receiver operating characteristic (ROC) and precision-recall (PR) plots in a five-fold cross validation. A total of 260 PRLs (3.3\%) and 7720 non-PRLs (96.7\%) were identified by the readers. Compared to the expert rim segmentation, QSM-RimDS provided a mean DSC of 0.57 \pm 0.02 with moderate to high agreement (DSC \leq 0.5) in 73.8pm 5.7\% of PRLs over five folds. QSM-RimDS produced better and more consistent detection performance with a mean area under curve (AUC) of 0.754 \pm 0.037 vs. 0.514 \pm 0.121 by QSM-RimNet (46.7\% improvement) on PR plots, and 0.956 \pm 0.034 vs. 0.908 \pm 0.073 (5.3\% improvement) on ROC plots. In conclusion, QSM-RimDS improves PRL detection accuracy compared to QSM-RimNet and unlike QSM-RimNet can provide reasonably accurate rim segmentation.
• Abstract（参考訳）: Paramagnetic rim lesions (PRLs) は多発性硬化症(MS)に出現するバイオマーカーである。 定量的感受性マッピング(QSM)画像におけるPRLの手動識別とリムセグメンテーションは時間を要する。 深層学習に基づくQSM-RimNetは自動PRL検出を実現することができるが、この方法はマイクログリア密度定量化のためのリムセグメンテーションを提供しておらず、正確なQSM病変マスクを必要とする。 本研究の目的は,手軽に利用可能なT2-weighted (T2W) fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR) マスクを用いた関節PRL検出とリムセグメンテーションのためのU-NetベースのQSM-RimDS法を開発することである。 専門家2人が参照としてPRL分類とリムセグメンテーションを行った。 Dice similarity coefficient (DSC) を用いて, QSM-RimDSで得られたリムセグメンテーションとマニュアル専門家セグメンテーションの一致を評価する。 QSM-RimDSとQSM-RimNetのPRL検出性能は, 受信機動作特性(ROC)と高精度リコール(PR)プロットを用いて5倍のクロスバリデーションで評価した。 260のPRL (3.3\%) と7720の非PRL (96.7\%) が読者によって同定された。 専門家のリムセグメンテーションと比較すると、QSM-RimDSは5倍以上のPRLの73.8pm 5.7\%において、中程度から高いコンセンサス(DSC \leq 0.5)を持つ0.57 \pm 0.02の平均DSCを提供した。 QSM-RimDSは、PRプロット上のQSM-RimNet (46.7 %改善) による平均曲線下面積(AUC)が 0.754 pm 0.037 対 0.514 pm 0.121 であり、ROCプロット上で 0.956 pm 0.034 対 0.908 pm 0.073 (5.3 %改善) であった。 結論として、QSM-RimDSはQSM-RimNetと比較してPRL検出精度を向上し、QSM-RimNetとは異なり、合理的なリムセグメンテーションを提供することができる。

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