論文の概要: A weakly-supervised deep learning model for fast localisation and delineation of the skeleton, internal organs, and spinal canal on Whole-Body Diffusion-Weighted MRI (WB-DWI)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20722v2
• Date: Tue, 07 Oct 2025 13:28:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 15:38:20.071301
• Title: A weakly-supervised deep learning model for fast localisation and delineation of the skeleton, internal organs, and spinal canal on Whole-Body Diffusion-Weighted MRI (WB-DWI)
• Title（参考訳）: Whole-Body Diffusion-Weighted MRI(WB-DWI)における骨格,内臓器,脊柱管の高速局在と非直線化のための弱い教師付き深層学習モデル
• Authors: A. Candito, A. Dragan, R. Holbrey, A. Ribeiro, R. Donners, C. Messiou, N. Tunariu, D. -M. Koh, M. D. Blackledge,
• Abstract要約: 3DパッチをベースとしたResidual U-Netアーキテクチャに基づいた,ディープラーニングの自動パイプラインを開発した。 進行前立腺癌 (APC) と多発性骨髄腫 (MM) の532検体を含む多心性WB-DWIデータセットを用いた。 オートマチックとマニュアルフルボディのADCの相対的な中央値差は10%以下であった。 モデルはアトラスベース登録アルゴリズムの12倍高速であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background: Apparent Diffusion Coefficient (ADC) values and Total Diffusion Volume (TDV) from Whole-body diffusion-weighted MRI (WB-DWI) are recognized cancer imaging biomarkers. However, manual disease delineation for ADC and TDV measurements is unfeasible in clinical practice, demanding automation. As a first step, we propose an algorithm to generate fast and reproducible probability maps of the skeleton, adjacent internal organs (liver, spleen, urinary bladder, and kidneys), and spinal canal. Methods: We developed an automated deep-learning pipeline based on a 3D patch-based Residual U-Net architecture that localises and delineates these anatomical structures on WB-DWI. The algorithm was trained using "soft labels" (non-binary segmentations) derived from a computationally intensive atlas-based approach. For training and validation, we employed a multi-centre WB-DWI dataset comprising 532 scans from patients with Advanced Prostate Cancer (APC) or Multiple Myeloma (MM), with testing on 45 patients. Results: Our weakly-supervised deep learning model achieved an average dice score of 0.67 for whole skeletal delineation, 0.76 when excluding ribcage, 0.83 for internal organs, and 0.86 for spinal canal, with average surface distances below 3mm. Relative median ADC differences between automated and manual full-body delineations were below 10%. The model was 12x faster than the atlas-based registration algorithm (25 sec vs. 5 min). Two experienced radiologists rated the model's outputs as either "good" or "excellent" on test scans, with inter-reader agreement from fair to substantial (Gwet's AC1 = 0.27-0.72). Conclusion: The model offers fast, reproducible probability maps for localising and delineating body regions on WB-DWI, potentially enabling non-invasive imaging biomarker quantification to support disease staging and treatment response assessment.
• Abstract（参考訳）: 背景: 全体拡散強調MRI(WB-DWI)のADC値とTotal Diffusion Volume(TDV)は,癌画像バイオマーカーとして認識されている。 しかし, ADC と TDV 測定のための手動疾患のデライン化は, 臨床では不可能であり, 自動化が要求される。 最初のステップとして, 骨格, 隣接する内臓器(肝, 脾臓, 膀胱, 腎臓) および脊髄の高速かつ再現可能な確率マップを生成するアルゴリズムを提案する。 方法:我々は,WB-DWI上のこれらの解剖学的構造をローカライズし,記述する3DパッチベースのResidual U-Netアーキテクチャに基づく,自動ディープラーニングパイプラインを開発した。 このアルゴリズムは、計算集約的なアトラスに基づくアプローチから派生した「ソフトラベル」(非バイナリセグメンテーション)を用いて訓練された。 前立腺癌 (APC) および多発性骨髄腫 (MM) 患者532例の多中心性WB-DWIデータセットを用いて45例の検査を行った。 結果: 本研究の深層学習モデルでは, 骨格の脱線量の平均は0.67点, 骨盤を除いた場合は0.76点, 内臓器は0.83点, 脊椎では0.86点, 平均表面距離は3mm以下であった。 オートマチックとマニュアルフルボディのADCの相対的な中央値差は10%以下であった。 モデルはアトラスベース登録アルゴリズム(25 sec vs. 5 min)より12倍高速であった。 経験豊富な2人の放射線学者は、このモデルの出力をテストスキャンで「良い」または「素晴らしい」と評価し、読み手間の合意は公正から実質的(GwetのAC1 = 0.27-0.72)であるとした。 結論: このモデルはWB-DWI上の身体領域のローカライズとデライン化のための高速で再現可能な確率マップを提供する。

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