AtlasSeg: Atlas Prior Guided Dual-U-Net for Cortical Segmentation in Fetal Brain MRI
Created by
Haebom
저자
Haoan Xu, Tianshu Zheng, Xinyi Xu, Yao Shen, Jiwei Sun, Cong Sun, Guangbin Wang, Zhaopeng Cui, Dan Wu
개요
본 논문에서는 태아 뇌 MRI의 자동 조직 분할을 위한 새로운 네트워크인 AtlasSeg를 제안합니다. AtlasSeg는 연령별 특징을 명시적으로 통합하여 태아 발달 과정에서의 해부학적 변화와 조직 대조도 변화로 인한 어려움을 해결합니다. 공개적으로 이용 가능한 태아 뇌 아틀라스를 활용하여 연령별 패턴을 추출하고, 이를 기반으로 정확한 조직 분할을 수행합니다. 다중 스케일 공간적 어텐션 특징 융합을 통해 두 가지 분기(아틀라스 분기와 분할 분기) 간의 정보 상호 작용을 향상시킵니다. 7가지 조직 분할 작업에서 기존 6개의 네트워크와 비교하여 평균 Dice 유사도 계수 0.91을 달성하여, 특히 데이터가 부족한 초기 또는 후기 임신 주수에서 성능 향상을 보였습니다. 또한 대조도 변화 및 노이즈가 있는 저품질 이미지에서도 성능 저하가 최소화되었습니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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태아 뇌 MRI의 자동 조직 분할 정확도 향상, 특히 초기 및 후기 임신 주수에서 유의미한 성능 개선.
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연령에 따른 일관성 있는 분할 결과 제공.
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저품질 이미지에 대한 강건성 확보.
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공개적으로 이용 가능한 태아 뇌 아틀라스 제공을 통한 연구의 재현성 및 확장성 증가.
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한계점:
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아틀라스의 정확성에 대한 의존도. 아틀라스의 질이 AtlasSeg의 성능에 직접적인 영향을 미칠 수 있음.
