論文の概要: TissUnet: Improved Extracranial Tissue and Cranium Segmentation for Children through Adulthood

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05660v2
• Date: Mon, 09 Jun 2025 12:05:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 14:13:04.160054
• Title: TissUnet: Improved Extracranial Tissue and Cranium Segmentation for Children through Adulthood
• Title（参考訳）: TissUnet:成人期における頭蓋外組織の改善と頭蓋切開
• Abstract要約: 頭蓋骨,皮下脂肪,筋肉を3次元T1強調MRIから抽出する深層学習モデルTissUnetを提案する。 このモデルは155対のMRI断層撮影(CT)スキャンでトレーニングされ、9つのデータセットで検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1144337101638346
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Extracranial tissues visible on brain magnetic resonance imaging (MRI) may hold significant value for characterizing health conditions and clinical decision-making, yet they are rarely quantified. Current tools have not been widely validated, particularly in settings of developing brains or underlying pathology. We present TissUnet, a deep learning model that segments skull bone, subcutaneous fat, and muscle from routine three-dimensional T1-weighted MRI, with or without contrast enhancement. The model was trained on 155 paired MRI-computed tomography (CT) scans and validated across nine datasets covering a wide age range and including individuals with brain tumors. In comparison to AI-CT-derived labels from 37 MRI-CT pairs, TissUnet achieved a median Dice coefficient of 0.79 [IQR: 0.77-0.81] in a healthy adult cohort. In a second validation using expert manual annotations, median Dice was 0.83 [IQR: 0.83-0.84] in healthy individuals and 0.81 [IQR: 0.78-0.83] in tumor cases, outperforming previous state-of-the-art method. Acceptability testing resulted in an 89% acceptance rate after adjudication by a tie-breaker(N=108 MRIs), and TissUnet demonstrated excellent performance in the blinded comparative review (N=45 MRIs), including both healthy and tumor cases in pediatric populations. TissUnet enables fast, accurate, and reproducible segmentation of extracranial tissues, supporting large-scale studies on craniofacial morphology, treatment effects, and cardiometabolic risk using standard brain T1w MRI.
• Abstract（参考訳）: 脳磁気共鳴画像(MRI)で見る頭蓋外組織は、健康状態や臨床的意思決定を特徴づけるために重要な価値を持っているが、定量化されることは稀である。 現在のツールは、特に発達する脳や下層の病理の設定において、広く検証されていない。 頭蓋骨,皮下脂肪,筋肉を3次元T1強調MRIから切り離す深層学習モデルTissUnetについて検討した。 このモデルは155対のMRI断層撮影(CT)スキャンで訓練され、幅広い年齢範囲をカバーする9つのデータセットにまたがって検証された。 健常成人コホートでは,MRI-CT37対のAI-CT由来ラベルと比較して,TissUnetは0.79[IQR: 0.77-0.81]のDice係数を得た。 専門家の手書きアノテーションを用いた第2の検証では, 健常者では0.83[IQR: 0.83-0.84], 腫瘍症例では0.81[IQR: 0.78-0.83]であり, 従来の最先端法よりも優れていた。 アクセプタビリティテストの結果, タイブレーカー (N=108 MRI) の適応後89%の受入率を示し, TissUnet は健常者および小児の腫瘍症例を含む盲検比較試験 (N=45 MRI) において優れた成績を示した。 TissUnetは頭蓋外組織の高速、高精度、再現可能なセグメンテーションを可能にし、標準的な脳のT1w MRIを用いた頭蓋顔面形態、治療効果、心メタボリックリスクに関する大規模な研究を支援する。

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