論文の概要: Improving Generalization in MRI-Based Deep Learning Models for Total Knee Replacement Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19203v7
• Date: Tue, 04 Nov 2025 10:01:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:26.225875
• Title: Improving Generalization in MRI-Based Deep Learning Models for Total Knee Replacement Prediction
• Title（参考訳）: 人工膝置換予測のためのMRIに基づく深層学習モデルの一般化の改善
• Authors: Ehsan Karami, Hamid Soltanian-Zadeh,
• Abstract要約: バッチ正規化をインスタンス正規化に置き換え、データ拡張を使用し、コントラスト損失を適用することにより、一般化が向上することを示す。 トレーニングと評価のために,OAIデータベースを用いたMRIデータを用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6384218409986929
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knee osteoarthritis (KOA) is a common joint disease that causes pain and mobility issues. While MRI-based deep learning models have demonstrated superior performance in predicting total knee replacement (TKR) and disease progression, their generalizability remains challenging, particularly when applied to imaging data from different sources. In this study, we show that replacing batch normalization with instance normalization, using data augmentation, and applying contrastive loss improves generalization. For training and evaluation, we used MRI data from the Osteoarthritis Initiative (OAI) database, considering sagittal fat-suppressed intermediate-weighted turbo spin-echo (FS-IW-TSE) images as the source domain and sagittal fat-suppressed three-dimensional (3D) dual-echo in steady state (DESS) images as the target domain. The results demonstrated a statistically significant improvement in classification metrics across both domains by replacing batch normalization with instance normalization in the baseline model, generating augmented input views using the Global Intensity Non-linear (GIN) augmentation method, and incorporating a supervised contrastive loss alongside the classification loss to align representations of samples with the same label. The GIN method with contrastive loss performed better than all evaluated single-source domain generalization methods when using 3D instance normalization. Comparing GIN with and without contrastive loss (for both normalization types) showed that adding contrastive loss consistently led to better performance.
• Abstract（参考訳）: 変形性膝関節症(KOA)は、痛みや移動障害を引き起こす一般的な関節疾患である。 MRIに基づくディープラーニングモデルは、人工膝置換(TKR)と疾患進行を予測する上で優れた性能を示しているが、その一般化性は、特に異なるソースからのイメージングデータに適用した場合、依然として困難である。 本研究では,バッチ正規化をインスタンス正規化に置き換え,データ拡張,コントラスト損失の適用により一般化が向上することを示す。 トレーニングおよび評価には, 変形性膝関節症データベース(OAI)を用いて, 矢状脂肪抑制型中重み付きターボ・スピン・エチョ(FS-IW-TSE)像を原領域として, 矢状脂肪抑制型3次元2重えチョ(DESS)像を目標領域として, 骨膜脂肪抑制型ターボ・スピン・エチョ(FS-IW-TSE)画像について検討した。 その結果、バッチ正規化をベースラインモデルのインスタンス正規化に置き換え、GIN(Global Intensity Non-linear)拡張手法を用いて拡張入力ビューを生成し、分類損失とともに教師付きコントラスト損失を組み込んで、同一ラベルでサンプルの表現を整列させることにより、両領域における分類指標の統計的に有意な改善が示された。 コントラスト損失のGIN法は,3次元インスタンス正規化を用いた場合,評価されたすべての単一ソース領域一般化法よりも優れていた。 GINと対照的な損失(両方の正規化型)を比較すると、コントラスト的な損失が常にパフォーマンスの向上につながった。

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