論文の概要: Clinically-aligned ischemic stroke segmentation and ASPECTS scoring on NCCT imaging using a slice-gated loss on foundation representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.23961v1
• Date: Fri, 27 Feb 2026 12:12:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-02 19:48:24.411516
• Title: Clinically-aligned ischemic stroke segmentation and ASPECTS scoring on NCCT imaging using a slice-gated loss on foundation representations
• Title（参考訳）: 基礎的表現におけるスライスゲート損失を用いたNCCT画像における虚血性脳梗塞分画とASPECTSスコアの検討
• Authors: Hiba Azeem, Behraj Khan, Tahir Qasim Syed,
• Abstract要約: ほとんどのディープラーニング手法は、ASPECTSスコアの基盤となる構造的解剖学的推論をモデル化することなく、ピクセルワイズセグメンテーションを行う。 本稿では,凍結したDINOv3バックボーンと軽量デコーダを組み合わせた臨床的に整合したフレームワークを提案する。 提案手法は,AISDにおけるDiceスコア0.6385を達成し,CNNや基礎モデルベースラインよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.186130813218338
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Rapid infarct assessment on non-contrast CT (NCCT) is essential for acute ischemic stroke management. Most deep learning methods perform pixel-wise segmentation without modeling the structured anatomical reasoning underlying ASPECTS scoring, where basal ganglia (BG) and supraganglionic (SG) levels are clinically interpreted in a coupled manner. We propose a clinically aligned framework that combines a frozen DINOv3 backbone with a lightweight decoder and introduce a Territory-Aware Gated Loss (TAGL) to enforce BG-SG consistency during training. This anatomically informed supervision adds no inference-time complexity. Our method achieves a Dice score of 0.6385 on AISD, outperforming prior CNN and foundation-model baselines. On a proprietary ASPECTS dataset, TAGL improves mean Dice from 0.698 to 0.767. These results demonstrate that integrating foundation representations with structured clinical priors improves NCCT stroke segmentation and ASPECTS delineation.
• Abstract（参考訳）: 非造影CT(NCCT)の迅速な梗塞評価は急性期脳梗塞管理に不可欠である。 ほとんどの深層学習法は、基礎となる構造的解剖学的推論をモデル化せずにピクセルワイドセグメンテーションを行い、基底神経節(BG)と超ガングリオン(SG)のレベルを臨床的に結合的に解釈する。 本稿では,凍結したDINOv3バックボーンと軽量デコーダを併用し,トレーニング中にBG-SG整合性を実現するためのTAGL(Territory-Aware Gated Loss)を提案する。 この解剖学的にインフォメーションされた監視は、推論時間の複雑さを追加しない。 提案手法は,AISDにおけるDiceスコア0.6385を達成し,CNNや基礎モデルベースラインよりも優れていた。 プロプライエタリなASPECTSデータセットでは、TAGLは平均Diceを0.698から0.767に改善している。 これらの結果から, 基礎的表現を構造化された臨床先行と統合することにより, NCCT脳卒中セグメンテーションとASPECTSデラインメントが向上することが示唆された。

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