論文の概要: Rethink Domain Generalization in Heterogeneous Sequence MRI Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23110v1
- Date: Wed, 30 Jul 2025 21:26:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.807529
- Title: Rethink Domain Generalization in Heterogeneous Sequence MRI Segmentation
- Title（参考訳）: 不均一なシーケンスMRIセグメント化における領域一般化の再考
- Authors: Zheyuan Zhang, Linkai Peng, Wanying Dou, Cuiling Sun, Halil Ertugrul Aktas, Andrea M. Bejar, Elif Keles, Gorkem Durak, Ulas Bagci,
- Abstract要約: PancreasDGは、大規模な3次元MRI膵セグメンテーションデータセットである。
PancreasDGは、医療画像の領域一般化のための新しいベンチマークを設定している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3753367700362567
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Clinical magnetic-resonance (MR) protocols generate many T1 and T2 sequences whose appearance differs more than the acquisition sites that produce them. Existing domain-generalization benchmarks focus almost on cross-center shifts and overlook this dominant source of variability. Pancreas segmentation remains a major challenge in abdominal imaging: the gland is small, irregularly, surrounded by organs and fat, and often suffers from low T1 contrast. State-of-the-art deep networks that already achieve >90% Dice on the liver or kidneys still miss 20-30% of the pancreas. The organ is also systematically under-represented in public cross-domain benchmarks, despite its clinical importance in early cancer detection, surgery, and diabetes research. To close this gap, we present PancreasDG, a large-scale multi-center 3D MRI pancreas segmentation dataset for investigating domain generalization in medical imaging. The dataset comprises 563 MRI scans from six institutions, spanning both venous phase and out-of-phase sequences, enabling study of both cross-center and cross-sequence variations with pixel-accurate pancreas masks created by a double-blind, two-pass protocol. Through comprehensive analysis, we reveal three insights: (i) limited sampling introduces significant variance that may be mistaken for distribution shifts, (ii) cross-center performance correlates with source domain performance for identical sequences, and (iii) cross-sequence shifts require specialized solutions. We also propose a semi-supervised approach that leverages anatomical invariances, significantly outperforming state-of-the-art domain generalization techniques with 61.63% Dice score improvements and 87.00% on two test centers for cross-sequence segmentation. PancreasDG sets a new benchmark for domain generalization in medical imaging. Dataset, code, and models will be available at https://pancreasdg.netlify.app.
- Abstract（参考訳）: 臨床磁気共鳴(MR)プロトコルは、多くのT1およびT2配列を生成する。
既存のドメイン一般化ベンチマークは、ほぼ中心的なシフトに重点を置いており、この大きな変動源を見落としている。
膵の分画は腹部画像において大きな課題であり、腺は小さく、不規則に、臓器と脂肪に囲まれ、しばしばT1コントラストが低い。
肝臓や腎臓ですでに90%のDiceを達成している最先端のディープネットワークは、いまだに膵臓の20～30%を欠いている。
この臓器は、早期がんの検出、手術、糖尿病の研究において臨床的に重要であるにもかかわらず、公共のクロスドメインベンチマークにおいて体系的に低発現である。
このギャップを埋めるために、医用画像の領域一般化を調査するための大規模マルチセンター3次元MRI領域分割データセットであるPancreasDGを提案する。
このデータセットは、6つの施設の563個のMRIスキャンからなり、静脈相および外相配列の両方にまたがる。
包括的な分析を通して、私たちは3つの洞察を明らかにします。
(i)限定サンプリングは、分布シフトに誤る可能性のある大きなばらつきをもたらす。
(ii)クロスセンター性能は、同一シーケンスのソースドメイン性能と相関し、
3) クロスシーケンスシフトには特別な解決が必要である。
また、解剖的不変性を活用し、61.63%のDiceスコアの改善と2つのテストセンターでのクロスシーケンスセグメンテーションにおいて87.00%の精度で最先端のドメイン一般化技術よりも優れる半教師付きアプローチを提案する。
PancreasDGは、医療画像の領域一般化のための新しいベンチマークを設定している。
データセット、コード、モデルはhttps://pancreasdg.netlify.app.comで入手できる。
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