論文の概要: FLAIRBrainSeg: Fine-grained brain segmentation using FLAIR MRI only

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03376v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 11:47:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 17:17:34.968327
• Title: FLAIRBrainSeg: Fine-grained brain segmentation using FLAIR MRI only
• Title（参考訳）: FLAIRBrainSeg: FLAIR MRIのみを用いたきめ細かい脳セグメント化
• Authors: Edern Le Bot, Rémi Giraud, Boris Mansencal, Thomas Tourdias, Josè V. Manjon, Pierrick Coupé,
• Abstract要約: 本稿では,FLAIR MRIのみを用いた新しい脳分割法を提案する。 既存の自動セグメンテーション手法を利用することで、T1強調MRIから得られるセグメンテーションを近似するネットワークを訓練する。 FLAIRBrainSegと呼ばれる本法は132構造の分節を生じ,多発性硬化症に対して堅牢である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5277756703318045
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel method for brain segmentation using only FLAIR MRIs, specifically targeting cases where access to other imaging modalities is limited. By leveraging existing automatic segmentation methods, we train a network to approximate segmentations, typically obtained from T1-weighted MRIs. Our method, called FLAIRBrainSeg, produces segmentations of 132 structures and is robust to multiple sclerosis lesions. Experiments on both in-domain and out-of-domain datasets demonstrate that our method outperforms modality-agnostic approaches based on image synthesis, the only currently available alternative for performing brain parcellation using FLAIR MRI alone. This technique holds promise for scenarios where T1-weighted MRIs are unavailable and offers a valuable alternative for clinicians and researchers in need of reliable anatomical segmentation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,FLAIR MRIのみを用いた新しい脳のセグメンテーション法を提案する。 既存の自動セグメンテーション手法を利用することで、T1強調MRIから得られるセグメンテーションを近似するネットワークを訓練する。 FLAIRBrainSegと呼ばれる本法は132構造の分節を生じ,多発性硬化症に対して堅牢である。 領域内および領域外の両方の実験では、FLAIR MRI単独で脳のパーセレーションを行うための唯一の選択肢である画像合成に基づくモダリティ非依存アプローチよりも優れていることが示されている。 この技術は、T1強調MRIが利用できないシナリオを約束するものであり、信頼できる解剖学的セグメンテーションを必要とする臨床医や研究者に価値ある代替手段を提供する。

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