論文の概要: Benchmarking and Explaining Deep Learning Cortical Lesion MRI Segmentation in Multiple Sclerosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12092v1
• Date: Wed, 16 Jul 2025 09:56:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 19:00:11.344373
• Title: Benchmarking and Explaining Deep Learning Cortical Lesion MRI Segmentation in Multiple Sclerosis
• Title（参考訳）: 多発性硬化症におけるDeep Learning Cortical Lesion MRI Segmentationのベンチマークと説明
• Authors: Nataliia Molchanova, Alessandro Cagol, Mario Ocampo-Pineda, Po-Jui Lu, Matthias Weigel, Xinjie Chen, Erin Beck, Charidimos Tsagkas, Daniel Reich, Colin Vanden Bulcke, Anna Stolting, Serena Borrelli, Pietro Maggi, Adrien Depeursinge, Cristina Granziera, Henning Mueller, Pedro M. Gordaliza, Meritxell Bach Cuadra,
• Abstract要約: 多発性硬化症(MS)における生体マーカーとしての皮質病変(CL)の出現 本稿では,MRIにおけるCL検出とセグメンテーションの総合ベンチマークを提案する。 医療画像のセグメンテーションのために設計された自己構成のnnU-Netフレームワークを利用し、CL検出の改善に適した適応を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.192924379673862
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Cortical lesions (CLs) have emerged as valuable biomarkers in multiple sclerosis (MS), offering high diagnostic specificity and prognostic relevance. However, their routine clinical integration remains limited due to subtle magnetic resonance imaging (MRI) appearance, challenges in expert annotation, and a lack of standardized automated methods. We propose a comprehensive multi-centric benchmark of CL detection and segmentation in MRI. A total of 656 MRI scans, including clinical trial and research data from four institutions, were acquired at 3T and 7T using MP2RAGE and MPRAGE sequences with expert-consensus annotations. We rely on the self-configuring nnU-Net framework, designed for medical imaging segmentation, and propose adaptations tailored to the improved CL detection. We evaluated model generalization through out-of-distribution testing, demonstrating strong lesion detection capabilities with an F1-score of 0.64 and 0.5 in and out of the domain, respectively. We also analyze internal model features and model errors for a better understanding of AI decision-making. Our study examines how data variability, lesion ambiguity, and protocol differences impact model performance, offering future recommendations to address these barriers to clinical adoption. To reinforce the reproducibility, the implementation and models will be publicly accessible and ready to use at https://github.com/Medical-Image-Analysis-Laboratory/ and https://doi.org/10.5281/zenodo.15911797.
• Abstract（参考訳）: 多発性硬化症 (MS) では, 皮質病変 (CL) が貴重なバイオマーカーとして出現しており, 診断特異性と予後との関連性が高い。 しかし、これらの臨床統合は、微妙なMRI(MRI)の出現、専門家注記の課題、標準化された自動化方法の欠如などにより、いまだに限られている。 本稿では,MRIにおけるCL検出とセグメンテーションの総合的多中心ベンチマークを提案する。 4施設の臨床試験と研究データを含む656個のMRIスキャンをMP2RAGEおよびMPRAGEのアノテーションを用いたMP2RAGEおよびMPRAGEシーケンスを用いて3Tおよび7Tで取得した。 医用画像のセグメンテーション用に設計された自己設定型nnU-Netフレームワークに頼り、改良されたCL検出に適した適応を提案する。 その結果,F1スコア0.64と0.5の強い病変検出能力をドメイン内外において評価した。 また、AI意思決定をよりよく理解するために、内部モデルの特徴とモデルエラーを分析します。 本研究は,データの多様性,病変のあいまいさ,プロトコルの違いがモデルの性能に与える影響について検討し,これらの障壁に対処するための今後の推奨事項を提案する。 再現性を強化するため、実装とモデルはhttps://github.com/Medical-Image-Analysis-Laboratory/とhttps://doi.org/10.5281/zenodo.15911797で公開される。

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