論文の概要: Foundation Model for Whole-Heart Segmentation: Leveraging Student-Teacher Learning in Multi-Modal Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19005v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 14:47:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:54:19.641524
• Title: Foundation Model for Whole-Heart Segmentation: Leveraging Student-Teacher Learning in Multi-Modal Medical Imaging
• Title（参考訳）: マルチモーダル・メディカル・イメージングにおける学生・教師の学習の活用による全心的セグメンテーションの基礎モデル
• Authors: Abdul Qayyum, Moona Mazher, Devran Ugurlu, Jose Alonso Solis Lemus, Cristobal Rodero, Steven A Niederer,
• Abstract要約: 心血管疾患の診断にはCTとMRIによる全肝分画が不可欠である。 既存の方法は、モダリティ固有のバイアスと、広範なラベル付きデータセットの必要性に苦慮している。 学生-教師アーキテクチャに基づく自己指導型学習フレームワークを用いて,全音節セグメンテーションのための基礎モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.510750648708198
• License:
• Abstract: Whole-heart segmentation from CT and MRI scans is crucial for cardiovascular disease analysis, yet existing methods struggle with modality-specific biases and the need for extensive labeled datasets. To address these challenges, we propose a foundation model for whole-heart segmentation using a self-supervised learning (SSL) framework based on a student-teacher architecture. Our model is pretrained on a large, unlabeled dataset of CT and MRI scans, leveraging the xLSTM backbone to capture long-range spatial dependencies and complex anatomical structures in 3D medical images. By incorporating multi-modal pretraining, our approach ensures strong generalization across both CT and MRI modalities, mitigating modality-specific variations and improving segmentation accuracy in diverse clinical settings. The use of large-scale unlabeled data significantly reduces the dependency on manual annotations, enabling robust performance even with limited labeled data. We further introduce an xLSTM-UNet-based architecture for downstream whole-heart segmentation tasks, demonstrating its effectiveness on few-label CT and MRI datasets. Our results validate the robustness and adaptability of the proposed model, highlighting its potential for advancing automated whole-heart segmentation in medical imaging.
• Abstract（参考訳）: CTとMRIスキャンの全体分割は、心臓血管疾患解析に不可欠であるが、既存の手法では、モダリティ固有のバイアスと、広範囲なラベル付きデータセットの必要性に苦慮している。 これらの課題に対処するために,学生-教師アーキテクチャに基づく自己教師付き学習(SSL)フレームワークを用いて,全音節分割のための基礎モデルを提案する。 本モデルでは,XLSTMバックボーンを用いて3次元医用画像の長距離空間依存性と複雑な解剖学的構造を抽出する。 マルチモーダルプレトレーニングを取り入れることで、CTとMRIの両モードをまたがって強力な一般化を実現し、モダリティ特異的な変動を緩和し、様々な臨床環境でのセグメンテーション精度を向上させる。 大規模にラベル付けされていないデータを使用することで、手動のアノテーションへの依存を著しく減らし、ラベル付きデータに制限がある場合でも堅牢なパフォーマンスを実現する。 さらに、低ラベルCTおよびMRIデータセット上での有効性を示すために、ダウンストリーム全体のセグメンテーションタスクのためのxLSTM-UNetベースのアーキテクチャを導入する。 提案手法の堅牢性と適応性を検証し, 医用画像における全音節分割の進歩の可能性を強調した。

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