論文の概要: A Unified Framework for Joint Detection of Lacunes and Enlarged Perivascular Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.04243v2
• Date: Thu, 05 Mar 2026 15:19:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-06 15:25:24.457987
• Title: A Unified Framework for Joint Detection of Lacunes and Enlarged Perivascular Spaces
• Title（参考訳）: 涙液と拡張血管空間の同時検出のための統一的枠組み
• Authors: Lucas He, Krinos Li, Hanyuan Zhang, Runlong He, Silvia Ingala, Luigi Lorenzini, Marleen de Bruijne, Frederik Barkhof, Rhodri Davies, Carole Sudre,
• Abstract要約: 脳小血管疾患(CSVD)マーカー,特にEPVSとlacunaeは,医用画像解析においてユニークな課題である。 本稿では,Zero-Gated CrossTask Attention が高密度EPVSコンテキストを利用してスパースラグーン検出を誘導する形態分離フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9313804276175506
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cerebral small vessel disease (CSVD) markers, specifically enlarged perivascular spaces (EPVS) and lacunae, present a unique challenge in medical image analysis due to their radiological mimicry. Standard segmentation networks struggle with feature interference and extreme class imbalance when handling these divergent targets simultaneously. To address these issues, we propose a morphology-decoupled framework where Zero-Initialized Gated Cross-Task Attention exploits dense EPVS context to guide sparse lacune detection. Furthermore, biological and topological consistency are enforced via a mixed-supervision strategy integrating Mutual Exclusion and Centerline Dice losses. Finally, we introduce an Anatomically-Informed Inference Calibration mechanism to dynamically suppress false positives based on tissue semantics. Extensive 5-folds cross-validation on the VALDO 2021 dataset (N=40) demonstrates state-of-the-art performance, notably surpassing task winners in lacunae detection precision (71.1%, p=0.01) and F1-score (62.6%, p=0.03). Furthermore, evaluation on the external EPAD cohort (N=1762) confirms the model's robustness for large-scale population studies. Code will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 脳小血管疾患(CSVD)マーカー(EPVS)とラグナ(lacunae)は,その放射線学的模倣による医用画像解析においてユニークな課題である。 標準セグメンテーションネットワークは、これらの分岐ターゲットを同時に扱う際に、特徴干渉と極端なクラス不均衡に悩まされる。 これらの問題に対処するため,Zero-Initialized Gated Cross-Task Attention が高密度EPVSコンテキストを利用してスパースラグーン検出を誘導する形態素分離フレームワークを提案する。 さらに,Multual Exclusion と Centerline Dice の損失を統合した混合スーパービジョン戦略により,生物学的およびトポロジ的整合性を実現する。 最後に,組織意味論に基づく偽陽性を動的に抑制する解剖学的インフォームド推論校正機構を導入する。 VALDO 2021データセット(N=40)の5倍のクロスバリデーションは、最先端のパフォーマンスを示し、特にラクナ検出精度(71.1%、p=0.01)とF1スコア(62.6%、p=0.03)でタスク勝者を上回っている。 さらに, EPADコホート(N=1762)の評価により, 大規模人口調査におけるモデルの有用性が確認された。 コードは受理時にリリースされる。

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