論文の概要: Automated Lesion Segmentation of Stroke MRI Using nnU-Net: A Comprehensive External Validation Across Acute and Chronic Lesions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08701v1
• Date: Tue, 13 Jan 2026 16:29:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-14 18:27:19.285448
• Title: Automated Lesion Segmentation of Stroke MRI Using nnU-Net: A Comprehensive External Validation Across Acute and Chronic Lesions
• Title（参考訳）: nnU-Netを用いた脳卒中MRIの自動病変分割:急性および慢性病変の総合的外的検証
• Authors: Tammar Truzman, Matthew A. Lambon Ralph, Ajay D. Halai,
• Abstract要約: 複数のMRIデータセットにまたがるnU-Netフレームワークを用いて脳卒中病変のセグメンテーションを評価する。 脳卒中期にはモデルが頑健な一般化を示し, セグメンテーション精度はレータ間信頼性に近づいた。 急性期において、DWIで訓練されたモデルはFLAIRベースのモデルより一貫して優れており、マルチモーダルの組み合わせからわずかに利益を得ただけだった。 慢性期脳卒中では、トレーニングセットのサイズが増加し、数百件以上のリターンが低下した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate and generalisable segmentation of stroke lesions from magnetic resonance imaging (MRI) is essential for advancing clinical research, prognostic modelling, and personalised interventions. Although deep learning has improved automated lesion delineation, many existing models are optimised for narrow imaging contexts and generalise poorly to independent datasets, modalities, and stroke stages. Here, we systematically evaluated stroke lesion segmentation using the nnU-Net framework across multiple heterogeneous, publicly available MRI datasets spanning acute and chronic stroke. Models were trained and tested on diffusion-weighted imaging (DWI), fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR), and T1-weighted MRI, and evaluated on independent datasets. Across stroke stages, models showed robust generalisation, with segmentation accuracy approaching reported inter-rater reliability. Performance varied with imaging modality and training data characteristics. In acute stroke, DWI-trained models consistently outperformed FLAIR-based models, with only modest gains from multimodal combinations. In chronic stroke, increasing training set size improved performance, with diminishing returns beyond several hundred cases. Lesion volume was a key determinant of accuracy: smaller lesions were harder to segment, and models trained on restricted volume ranges generalised poorly. MRI image quality further constrained generalisability: models trained on lower-quality scans transferred poorly, whereas those trained on higher-quality data generalised well to noisier images. Discrepancies between predictions and reference masks were often attributable to limitations in manual annotations. Together, these findings show that automated lesion segmentation can approach human-level performance while identifying key factors governing generalisability and informing the development of lesion segmentation tools.
• Abstract（参考訳）: 臨床研究の進展,予後モデリング,パーソナライズド・介入にはMRIによる脳卒中病変の正確な分節化が不可欠である。 ディープラーニングは、自動的な病変のデライン化を改善しているが、多くの既存のモデルは、狭い画像のコンテキストに最適化され、独立したデータセット、モダリティ、脳卒中ステージに十分に一般化されている。 そこで我々は,急性脳梗塞と慢性脳梗塞にまたがる複数のMRIデータセットにまたがるnnU-Netフレームワークを用いて,脳梗塞のセグメンテーションを系統的に評価した。 拡散強調画像(DWI)、流体減衰インバージョンリカバリ(FLAIR)、T1強調MRIを訓練し、独立したデータセットで評価した。 脳卒中期にはモデルが頑健な一般化を示し, セグメンテーション精度はレータ間信頼性に近づいた。 画像のモダリティとトレーニングデータ特性により、性能が変化した。 急性期において、DWIで訓練されたモデルはFLAIRベースのモデルより一貫して優れており、マルチモーダルの組み合わせからわずかに利益を得ただけだった。 慢性期脳卒中では、トレーニングセットのサイズが増加し、数百件以上のリターンが低下した。 病変の縮小はセグメント化が困難であり、制限された容積範囲で訓練されたモデルは一般化が不十分であった。 低品質スキャンでトレーニングされたモデルでは、低品質スキャンでトレーニングされたモデルでは、ノイズの多い画像に対して、高品質なデータでトレーニングされたモデルでは一般化された。 予測と参照マスクの相違は、しばしば手動のアノテーションの制限に起因する。 以上より, 自動的病変分割は, 汎用性を決定する重要な要因を特定し, 病変分割ツールの開発を促すとともに, 人体レベルの性能にアプローチできることが示唆された。

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