論文の概要: Clinical Utility of Foundation Segmentation Models in Musculoskeletal MRI: Biomarker Fidelity and Predictive Outcomes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13376v2
• Date: Tue, 29 Jul 2025 23:44:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 14:05:50.871643
• Title: Clinical Utility of Foundation Segmentation Models in Musculoskeletal MRI: Biomarker Fidelity and Predictive Outcomes
• Title（参考訳）: 筋骨格MRIにおけるファンデーションセグメンテーションモデルの臨床的有用性:バイオマーカーの精度と予測結果
• Authors: Gabrielle Hoyer, Michelle W Tong, Rupsa Bhattacharjee, Valentina Pedoia, Sharmila Majumdar,
• Abstract要約: 筋骨格 (MSK) MRI データセットを用いて, 広く用いられている3つのセグメンテーションモデル (SAM, SAM2, MedSAM) を評価した。 本フレームワークは,ゼロショットと微調整の両方のパフォーマンスを評価し,セグメンテーション精度,画像プロトコル間の一般化性,抽出された量的バイオマーカーの信頼性に着目した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effective segmentation is fundamental for quantitative medical imaging; however, foundation segmentation models remain insufficiently evaluated for accuracy and biomarker fidelity across the diverse anatomical contexts and imaging protocols encountered in musculoskeletal (MSK) MRI. We evaluate three widely used segmentation models (SAM, SAM2, MedSAM) across eleven MSK MRI datasets spanning the knee, hip, spine, shoulder, and thigh. Our framework assesses both zero-shot and finetuned performance, with attention to segmentation accuracy, generalizability across imaging protocols, and reliability of derived quantitative biomarkers. Finetuned models showed consistent agreement with expert measurements for biomarkers including cartilage thickness, disc height, muscle volume, and compositional T1rho/T2 values. Automated prompting through the AutoLabel system enabled scalable segmentation, with moderate trade-offs in accuracy. As proof of concept, we applied the validated system to (i) a three-stage knee MRI triage cascade and (ii) a longitudinal landmark model that predicts total knee replacement and incident osteoarthritis. The framework offers a transparent method for benchmarking segmentation tools and connecting model performance to clinical imaging priorities.
• Abstract（参考訳）: 有効セグメンテーションは定量的な医用画像撮影に必須であるが, 基礎セグメンテーションモデルは, 筋骨格MRI(MSK)で発生する様々な解剖学的文脈およびイメージングプロトコルにおいて, 精度とバイオマーカーの忠実度について十分に評価されていない。 膝, 膝, 背, 肩, 大腿にまたがる11個のMSK MRIデータセットに対して, 広く用いられている3つのセグメンテーションモデル(SAM, SAM2, MedSAM)を評価した。 本フレームワークは,ゼロショットと微調整の両方のパフォーマンスを評価し,セグメンテーション精度,画像プロトコル間の一般化性,抽出された量的バイオマーカーの信頼性に着目した。 また, 軟骨厚, 椎間板高さ, 筋肉容積, 組成T1rho/T2値など, 生体マーカーの専門的測定値と整合性を示した。 AutoLabelシステムによる自動プロンプトにより、ある程度のトレードオフで、スケーラブルなセグメンテーションが可能になった。 概念実証として,検証されたシステムを適用した。 (i)3段階の膝MRIトリアージカスケードと (ii) 人工膝関節全置換術および変形性膝関節症を予測した縦断的ランドマークモデル。 このフレームワークは、セグメンテーションツールをベンチマークし、モデルパフォーマンスと臨床画像の優先順位を結びつける透過的な方法を提供する。

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