論文の概要: Stroke Lesion Segmentation using Multi-Stage Cross-Scale Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15423v1
• Date: Sun, 26 Jan 2025 06:57:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:54:52.943046
• Title: Stroke Lesion Segmentation using Multi-Stage Cross-Scale Attention
• Title（参考訳）: マルチステージクロススケールアテンションを用いたストローク病変分割
• Authors: Liang Shang, William A. Sethares, Anusha Adluru, Andrew L. Alexander, Vivek Prabhakaran, Veena A. Nair, Nagesh Adluru,
• Abstract要約: この研究は、脳の構造的特徴と様々な大きさの病変のマッピングを改善するためのマルチステージクロススケール注意(Multi-Stage Cross-Scale Attention, MSCSA)機構を導入する。 Anatomical Tracings of Lesions After Stroke (ATLAS) v2.0 データセットを使用して、MSCSA はDice と F1 のスコアにおいて、小さな病変に焦点を当てたサブセットで全てのベースラインメソッドを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9973808639817021
• License:
• Abstract: Precise characterization of stroke lesions from MRI data has immense value in prognosticating clinical and cognitive outcomes following a stroke. Manual stroke lesion segmentation is time-consuming and requires the expertise of neurologists and neuroradiologists. Often, lesions are grossly characterized for their location and overall extent using bounding boxes without specific delineation of their boundaries. While such characterization provides some clinical value, to develop a precise mechanistic understanding of the impact of lesions on post-stroke vascular contributions to cognitive impairments and dementia (VCID), the stroke lesions need to be fully segmented with accurate boundaries. This work introduces the Multi-Stage Cross-Scale Attention (MSCSA) mechanism, applied to the U-Net family, to improve the mapping between brain structural features and lesions of varying sizes. Using the Anatomical Tracings of Lesions After Stroke (ATLAS) v2.0 dataset, MSCSA outperforms all baseline methods in both Dice and F1 scores on a subset focusing on small lesions, while maintaining competitive performance across the entire dataset. Notably, the ensemble strategy incorporating MSCSA achieves the highest scores for Dice and F1 on both the full dataset and the small lesion subset. These results demonstrate the effectiveness of MSCSA in segmenting small lesions and highlight its robustness across different training schemes for large stroke lesions. Our code is available at: https://github.com/nadluru/StrokeLesSeg.
• Abstract（参考訳）: MRIデータによる脳卒中病変の精密評価は,脳卒中後の臨床的,認知的結果の予後に極めて有意な影響を及ぼす。 手動脳梗塞の分節は時間を要するため、神経科医や神経放射線科医の専門知識が必要である。 多くの場合、病変は、境界線を指定せずに境界ボックスを使用して、その位置と全体的な範囲を特徴付ける。 このような特徴はいくつかの臨床的価値を提供するが、脳卒中の病変が認知障害や認知認知症(VCID)への後血管的貢献に与える影響を正確に理解するためには、脳卒中病変を正確な境界で完全に区分けする必要がある。 この研究は、U-Netファミリーに適用されたマルチステージクロススケール注意(Multi-Stage Cross-Scale Attention, MSCSA)機構を導入し、脳の構造的特徴と様々な大きさの病変のマッピングを改善する。 Anatomical Tracings of Lesions After Stroke (ATLAS) v2.0データセットを使用して、MSCSAは、データセット全体の競争性能を維持しながら、小さな病変に焦点を当てたサブセット上で、DiceとF1のスコアにおいて、すべてのベースラインメソッドを上回ります。 特に、MSCSAを組み込んだアンサンブル戦略は、全データセットと小病変サブセットの両方において、DiceとF1のスコアが最も高い。 以上の結果より,小病変の分節化におけるMSCSAの有効性が示され,大脳卒中病変に対する訓練方法の相違が明らかとなった。 私たちのコードは、https://github.com/nadluru/StrokeLesSegで利用可能です。

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