論文の概要: Towards Segmenting the Invisible: An End-to-End Registration and Segmentation Framework for Weakly Supervised Tumour Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05453v1
• Date: Thu, 05 Feb 2026 08:55:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-06 18:49:08.851088
• Title: Towards Segmenting the Invisible: An End-to-End Registration and Segmentation Framework for Weakly Supervised Tumour Analysis
• Title（参考訳）: Invisible のセグメンテーションに向けて:弱教師付きタムール解析のための End-to-End レジストレーションとセグメンテーションフレームワーク
• Authors: Budhaditya Mukhopadhyay, Chirag Mandal, Pavan Tummala, Naghmeh Mahmoodian, Andreas Nürnberger, Soumick Chatterjee,
• Abstract要約: 肝腫瘍のアブレーションは重要な臨床的課題である。 病理組織と健康組織との対比が極端に少ないため,術中CTでは見えないことが多い。 本研究は,1つのモードで病理が見えるが,もう1つのモードでは存在しないシナリオに対して,相互モダリティの弱い監視の実現可能性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5716776378742904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Liver tumour ablation presents a significant clinical challenge: whilst tumours are clearly visible on pre-operative MRI, they are often effectively invisible on intra-operative CT due to minimal contrast between pathological and healthy tissue. This work investigates the feasibility of cross-modality weak supervision for scenarios where pathology is visible in one modality (MRI) but absent in another (CT). We present a hybrid registration-segmentation framework that combines MSCGUNet for inter-modal image registration with a UNet-based segmentation module, enabling registration-assisted pseudo-label generation for CT images. Our evaluation on the CHAOS dataset demonstrates that the pipeline can successfully register and segment healthy liver anatomy, achieving a Dice score of 0.72. However, when applied to clinical data containing tumours, performance degrades substantially (Dice score of 0.16), revealing the fundamental limitations of current registration methods when the target pathology lacks corresponding visual features in the target modality. We analyse the "domain gap" and "feature absence" problems, demonstrating that whilst spatial propagation of labels via registration is feasible for visible structures, segmenting truly invisible pathology remains an open challenge. Our findings highlight that registration-based label transfer cannot compensate for the absence of discriminative features in the target modality, providing important insights for future research in cross-modality medical image analysis. Code an weights are available at: https://github.com/BudhaTronix/Weakly-Supervised-Tumour-Detection
• Abstract（参考訳）: 術前MRIでは明らかな腫瘍像が認められるが,病理組織と健康組織との対比が極端に少ないため,術中CTでは効果的に見えないことが多い。 本研究は,1つのモダリティ (MRI) で病理が観察されるが,もう1つのモダリティ (CT) では発見できないシナリオに対して,相互モダリティの弱い監督が実現可能であることを検討する。 我々は、モーダル間画像登録のためのMSCGUNetとUNetベースのセグメンテーションモジュールを組み合わせたハイブリッドな登録分離フレームワークを提案し、CT画像の登録支援擬似ラベル生成を可能にする。 CHAOSデータセットを用いて評価したところ、パイプラインは正常な肝解剖の登録とセグメント化に成功し、Diceスコア0.72を達成できた。 しかし、腫瘍を含む臨床データに適用すると、パフォーマンスは著しく低下し(Dice score は0.16)、対象の病態が対象のモダリティの対応する視覚的特徴を欠いている場合、現在の登録方法の基本的限界が明らかになる。 我々は「領域ギャップ」と「機能欠如」の問題を解析し、登録によるラベルの空間的伝播が可視構造に対して可能である一方で、真に見えない病理をセグメント化することはオープンな課題であることを示した。 以上の結果から, 登録に基づくラベル転送は, 対象モダリティにおける識別的特徴の欠如を補うことはできないことが示唆された。 code an weights is available at https://github.com/BudhaTronix/Weakly-Supervised-Tumour-Detection

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