論文の概要: M-SCAN: A Multistage Framework for Lumbar Spinal Canal Stenosis Grading Using Multi-View Cross Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01634v1
• Date: Mon, 03 Mar 2025 15:10:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 18:50:38.062392
• Title: M-SCAN: A Multistage Framework for Lumbar Spinal Canal Stenosis Grading Using Multi-View Cross Attention
• Title（参考訳）: マルチビュークロスアテンションを用いた腰部脊柱管狭窄症診断のための多段階フレームワークM-SCAN
• Authors: Arnesh Batra, Arush Gumber, Anushk Kumar,
• Abstract要約: 本稿では,腰部脊柱管狭窄の診断を完全自動化する,新しい,効率的なディープラーニングフレームワークを提案する。 脊柱管狭窄症における経時的成績について,1,975例のユニークな研究結果を用いて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing prevalence of lumbar spinal canal stenosis has resulted in a surge of MRI (Magnetic Resonance Imaging), leading to labor-intensive interpretation and significant inter-reader variability, even among expert radiologists. This paper introduces a novel and efficient deep-learning framework that fully automates the grading of lumbar spinal canal stenosis. We demonstrate state-of-the-art performance in grading spinal canal stenosis on a dataset of 1,975 unique studies, each containing three distinct types of 3D cross-sectional spine images: Axial T2, Sagittal T1, and Sagittal T2/STIR. Employing a distinctive training strategy, our proposed multistage approach effectively integrates sagittal and axial images. This strategy employs a multi-view model with a sequence-based architecture, optimizing feature extraction and cross-view alignment to achieve an AUROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve) of 0.971 in spinal canal stenosis grading surpassing other state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 腰部脊柱管狭窄の出現はMRI(Magnetic Resonance Imaging)の急激な増加を招いた。 本稿では,腰部脊柱管狭窄の診断を完全自動化する,新しい,効率的なディープラーニングフレームワークを提案する。 我々は,1,975枚の異なる3次元横断性脊椎画像(Axial T2, Sagittal T1, Sagittal T2/STIR)のデータセットを用いて, 脊柱管狭窄の診断における最先端性を示す。 本提案手法は,特徴あるトレーニング戦略を用いて,矢状画像と軸画像とを効果的に統合する。 この戦略は, 脊髄狭窄症におけるAUROC(Area Under the Receiver Operating Characteristics Curve) 0.971を達成するために, 特徴抽出とクロスビューアライメントを最適化し, シーケンスベースアーキテクチャを用いた多視点モデルを用いている。

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