論文の概要: Component-Adaptive and Lesion-Level Supervision for Improved Small Structure Segmentation in Brain MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08015v1
• Date: Thu, 09 Apr 2026 09:15:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-10 18:34:05.834803
• Title: Component-Adaptive and Lesion-Level Supervision for Improved Small Structure Segmentation in Brain MRI
• Title（参考訳）: 脳MRIにおける小構造分割の改善のための成分適応・病変レベルスーパービジョン
• Abstract要約: 我々は,CATMILと呼ばれる統一目的関数を提案し,異なるレベルで動作する2つの補助的監督用語を用いて,ベースセグメンテーション損失を増大させる。 提案した目的を,一貫したnnU-Netフレームワークと5倍のクロスバリデーションを用いてMSLesSegデータセット上で評価する。 その結果, CATMILはセグメンテーション精度, 病変検出, エラー制御において最もバランスのとれた性能を達成できた。
• 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: We propose a unified objective function, termed CATMIL, that augments the base segmentation loss with two auxiliary supervision terms operating at different levels. The first term, Component-Adaptive Tversky, reweights voxel contributions based on connected components to balance the influence of lesions of different sizes. The second term, based on Multiple Instance Learning, introduces lesion-level supervision by encouraging the detection of each lesion instance. These terms are combined with the standard nnU-Net loss to jointly optimize voxel-level segmentation accuracy and lesion-level detection. We evaluate the proposed objective on the MSLesSeg dataset using a consistent nnU-Net framework and 5-fold cross-validation. The results show that CATMIL achieves the most balanced performance across segmentation accuracy, lesion detection, and error control. It improves Dice score (0.7834) and reduces boundary error compared to standard losses. More importantly, it substantially increases small lesion recall and reduces false negatives, while maintaining the lowest false positive volume among compared methods. These findings demonstrate that integrating component-level and lesion-level supervision within a unified objective provides an effective and practical approach for improving small lesion segmentation in highly imbalanced settings. All code and pretrained models are available at \href{https://github.com/luumsk/SmallLesionMRI}{this url}.
• Abstract（参考訳）: 我々は,CATMILと呼ばれる統一目的関数を提案し,異なるレベルで動作する2つの補助的監督用語を用いて,ベースセグメンテーション損失を増大させる。 最初の用語であるComponent-Adaptive Tverskyは、異なるサイズの病変の影響のバランスをとるために、接続されたコンポーネントに基づいたボクセルコントリビューションを再重み付けする。 第2の用語は、Multiple Instance Learningに基づいて、各障害インスタンスの検出を奨励することで、病変レベルの監視を導入する。 これらの用語は、標準のnnU-Net損失と組み合わせて、ボクセルレベルのセグメンテーション精度と病変レベルの検出を共同で最適化する。 提案した目的を,一貫したnnU-Netフレームワークと5倍のクロスバリデーションを用いてMSLesSegデータセット上で評価する。 その結果, CATMILは, セグメンテーション精度, 病変検出, エラー制御において, 最もバランスのとれた性能を実現することがわかった。 Diceスコア(0.7834)を改善し、標準損失よりも境界誤差を低減する。 さらに重要なことは、小さな病変のリコールを著しく増加させ、偽陰性を減らすと同時に、比較手法の中で最も低い偽陽性量を維持することである。 これらの結果から,コンポーネントレベルと病変レベルの管理を統一目的に組み込むことで,小病変のセグメンテーションを高度に不均衡な環境で改善するための効果的かつ実用的なアプローチが得られた。 すべてのコードと事前訓練されたモデルは、 \href{https://github.com/luumsk/SmallLesionMRI}{this url}で利用可能である。

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