Learned Local Attention Maps for Synthesising Vessel Segmentations

要約

磁気共鳴血管造影 (MRA) は、血管を視覚化するための画像診断法です。
これは、いくつかの診断用途や、出血性脳卒中 (血管内の動脈瘤の破裂に起因する) などの有害事象のリスクを評価するのに役立ちます。
ただし、MRA は日常的に取得されるものではないため、より日常的に取得される T1 や T2 などの MR コントラストから血管セグメンテーションを合成するアプローチが有用と考えられます。
我々は、T2 MRIのみからウィリス輪（CoW）の主要な大脳動脈のセグメンテーションを合成するためのエンコーダー-デコーダーモデルを提示します。
我々は、グローバルな特徴とローカルな特徴の両方を捉える、2 段階の多目的学習アプローチを提案します。
これは、セグメンテーション ラベルを拡張することによって生成された学習済みローカル アテンション マップを使用します。これにより、ネットワークは CoW の合成に関連する情報のみを T2 MRI から抽出するようになります。
T2 MRI のみから生成された当社の合成血管セグメンテーションは、変圧器 U-Net ($0.71 \pm 0.04$) や nnU- などの最先端のセグメンテーション ネットワークと比較して、テストで平均 Dice スコア $0.79 \pm 0.03$ を達成しました。
net($0.68 \pm 0.05$) ですが、パラメーターの一部のみを使用します。
我々の合成血管セグメンテーションと比較モデルとの間の主な質的違いは、特に後部循環における CoW 血管セグメントのより鮮明な解像度にありました。

要約(オリジナル)

Magnetic resonance angiography (MRA) is an imaging modality for visualising blood vessels. It is useful for several diagnostic applications and for assessing the risk of adverse events such as haemorrhagic stroke (resulting from the rupture of aneurysms in blood vessels). However, MRAs are not acquired routinely, hence, an approach to synthesise blood vessel segmentations from more routinely acquired MR contrasts such as T1 and T2, would be useful. We present an encoder-decoder model for synthesising segmentations of the main cerebral arteries in the circle of Willis (CoW) from only T2 MRI. We propose a two-phase multi-objective learning approach, which captures both global and local features. It uses learned local attention maps generated by dilating the segmentation labels, which forces the network to only extract information from the T2 MRI relevant to synthesising the CoW. Our synthetic vessel segmentations generated from only T2 MRI achieved a mean Dice score of $0.79 \pm 0.03$ in testing, compared to state-of-the-art segmentation networks such as transformer U-Net ($0.71 \pm 0.04$) and nnU-net($0.68 \pm 0.05$), while using only a fraction of the parameters. The main qualitative difference between our synthetic vessel segmentations and the comparative models was in the sharper resolution of the CoW vessel segments, especially in the posterior circulation.

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