神経筋疾患のMRI画像における多種筋のセグメンテーションのための基礎モデルを探索:精度と不確実性の比較分析

Nicola Casali¹, Alessandro Brusaferri², Giuseppe Baselli³

¹Istituto di Sistemi e Tecnologie Industriali Intelligenti per il Manifatturiero Avanzato, Consiglio Nazionale delle Ricerche, Milan, 20133, Italy; Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria, Politecnico di Milano, Milan, 20133, Italy.

Computer methods and programs in biomedicine

|September 4, 2025

まとめ

SAMのような微調整型ファウンデーションモデルは,神経筋疾患のMRIにおける骨格筋のセグメンテーションの精度と不確実性の推定を改善します. これはNMD患者における脂肪浸透の診断の信頼性を高めます.

科学分野:

医療用イメージング
人工知能
生物医学工学

背景:

ディープラーニング (DL) モデルは,MRIにおける骨格筋 (SM) のセグメンテーションに不可欠であり,神経筋疾患 (NMD) のバイオマーカー抽出を支援する.
臨床的応用には,放射線医による評価のための不確実性推定を備えたDLモデルが必要である.
基礎モデル (FM) は,医学イメージングにおける一般化と校正予測の可能性を秘めています.

研究の目的:

NMD患者の脂肪浸透性SMファシクルの正確な描写のためにFMを微調整する.
分割精度と不確実性の定量化に関する微調整 FM のパフォーマンスを評価する.
先進的なDLモデルを用いたNMD評価のための信頼性の高いAIテクニックを確立する.

主な方法:

エンコーダー/デコーダーとデコーダー専用のコンフィギュレーションを備えた細部調整セグメントAnythingモデル (SAM) とMedSAM.
最先端の2Dおよび3DnnU-NetによるNMD患者さんの太ももMRIによるパフォーマンスの比較
予想される校正誤差 (ECE) と負のログ確率 (NLL) を用いて,ダイス類似度係数 (DSC) と不確実性定量化 (UQ) を用いて精度を評価する.

主要な成果:

精密調整されたSAM (エンコーダー/デコーダー) は,中等度および重度の脂肪浸透をセグメント化するのに3D nnU-Netを上回りました (DSC: 0.886 & 0.857 vs 0.883 & 0.850).
SAMは,nnU-Netと比較して,中度および重度のNMD症例において優れた校正 (低ECE) を示した.
MedSAMはSAMに比べて有意な利点を提供しなかった. ディープ・アンサンブルはUQに使用された.

結論:

微調整SAMは,NMD患者におけるSMセグメンテーションの卓越した精度と不確実性の定量化を提供します.
このアプローチは,NMDイメージングシナリオに挑戦するAIツールの信頼性を高めます.
この研究は,NMDの診断とモニタリングにおけるSAMの臨床翻訳の可能性を強調しています.

キーワード:

ディープラーニングファンデーションモデル MRI についてセグメンテーション骨格筋不確実性の定量化

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