論文の概要: SAMRI-2: A Memory-based Model for Cartilage and Meniscus Segmentation in 3D MRIs of the Knee Joint

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10559v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 21:18:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:13:58.603806
• Title: SAMRI-2: A Memory-based Model for Cartilage and Meniscus Segmentation in 3D MRIs of the Knee Joint
• Title（参考訳）: SAMRI-2: 膝関節3次元MRIにおける軟骨・半月板剥離の記憶モデル
• Authors: Danielle L. Ferreira, Bruno A. A. Nunes, Xuzhe Zhang, Laura Carretero Gomez, Maggie Fung, Ravi Soni,
• Abstract要約: 本研究では,メモリベースのVFMを用いた3次元MRIによる軟骨・半月板分割のためのディープラーニング(DL)手法を提案する。 我々はCNNベースの3D-VNetと2つの自動トランスフォーマーベースモデル(SaMRI2DとSaMRI3D)、およびトランスフォーマーベースのプロンプト可能なメモリベースVFM(SAMRI-2)を270例の3D膝MRIで訓練した。 SAMRI-2はHSSで訓練され、他の全てのモデルより優れ、平均5ポイント改善し、最高12ポイント向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7879983966759583
• License:
• Abstract: Accurate morphometric assessment of cartilage-such as thickness/volume-via MRI is essential for monitoring knee osteoarthritis. Segmenting cartilage remains challenging and dependent on extensive expert-annotated datasets, which are heavily subjected to inter-reader variability. Recent advancements in Visual Foundational Models (VFM), especially memory-based approaches, offer opportunities for improving generalizability and robustness. This study introduces a deep learning (DL) method for cartilage and meniscus segmentation from 3D MRIs using interactive, memory-based VFMs. To improve spatial awareness and convergence, we incorporated a Hybrid Shuffling Strategy (HSS) during training and applied a segmentation mask propagation technique to enhance annotation efficiency. We trained four AI models-a CNN-based 3D-VNet, two automatic transformer-based models (SaMRI2D and SaMRI3D), and a transformer-based promptable memory-based VFM (SAMRI-2)-on 3D knee MRIs from 270 patients using public and internal datasets and evaluated on 57 external cases, including multi-radiologist annotations and different data acquisitions. Model performance was assessed against reference standards using Dice Score (DSC) and Intersection over Union (IoU), with additional morphometric evaluations to further quantify segmentation accuracy. SAMRI-2 model, trained with HSS, outperformed all other models, achieving an average DSC improvement of 5 points, with a peak improvement of 12 points for tibial cartilage. It also demonstrated the lowest cartilage thickness errors, reducing discrepancies by up to threefold. Notably, SAMRI-2 maintained high performance with as few as three user clicks per volume, reducing annotation effort while ensuring anatomical precision. This memory-based VFM with spatial awareness offers a novel approach for reliable AI-assisted knee MRI segmentation, advancing DL in musculoskeletal imaging.
• Abstract（参考訳）: 変形性膝関節症に対するMRIなどの軟骨の正確な形態計測は, 変形性膝関節症の診断に不可欠である。 軟骨の分離は依然として困難であり、広範囲の専門家による注釈付きデータセットに依存している。 Visual Foundational Models(VFM)の最近の進歩、特にメモリベースのアプローチは、一般化性と堅牢性を改善する機会を提供する。 本研究では,対話型メモリベースVFMを用いた3次元MRIの軟骨・半月板分割のためのディープラーニング(DL)手法を提案する。 空間認識と収束性を改善するため,訓練中にHybrid Shuffling Strategy(HSS)を導入し,アノテーション効率を高めるためにセグメンテーションマスク伝搬技術を適用した。 我々は、CNNベースの3D-VNetと2つの自動トランスフォーマーベースモデル(SaMRI2DとSaMRI3D)、およびトランスフォーマーベースのプロンプト可能なメモリベースVFM(SAMRI-2)オン3D膝MRI(SAMRI-2)の4つのAIモデルを、公開および内部データセットを用いて270人の患者からトレーニングし、マルチラジオストアノテーションや異なるデータ取得を含む57の外部ケースで評価した。 モデル性能をDice Score (DSC) とIntersection over Union (IoU) を用いて基準基準と比較し, セグメンテーション精度をさらに定量的に評価した。 SAMRI-2はHSSで訓練され、他の全てのモデルより優れており、平均DSC改善は5ポイント、最高改善は12ポイントであった。 また, 軟骨の厚さの誤差が低く, 差が最大3倍に減少した。 特にSAMRI-2は1ボリュームあたり3回のクリックで高い性能を維持し、解剖学的精度を確保しながらアノテーションの労力を削減した。 空間認識を伴うこのメモリベースのVFMは、筋骨格イメージングにおいて、信頼性の高いAI支援膝MRIセグメント化のための新しいアプローチを提供する。

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