Simulation of acquisition shifts in T2 Flair MR images to stress test AI segmentation networks

要約

目的：ルーチンの神経画像テストデータに対するシミュレーションフレームワークを提供することで、T2重み付け（T2w）fluid attenuated inversion recovery（FLAIR）磁気共鳴画像（MRI）プロトコルで臨床で一般的に発生する撮影シフトに対するディープセグメンテーションネットワークの「ストレステスト」を可能にする。 アプローチこのアプローチは、MR信号方程式に基づいてMR画像の「撮影シフト微分」をシミュレートする。実験では、実際のMRスキャンによるシミュレーション画像の検証と、最先端のMS病変セグメンテーションネットワークによるストレステストの例から構成され、コントラストに影響を与えるシーケンスパラメータであるエコー時間（TE）と反転時間（TI）に依存してF1スコアを記述する汎用モデル関数を探索する。 結果実画像とシミュレーション画像の差は、極端なパラメータ設定において、灰白質および白質で最大19%に達した。テスト対象のセグメンテーションネットワークでは、TEとTIに対するF1スコアの依存性は、2次モデル関数でよく記述できる（R^2 > 0.9）。モデル関数の係数は、TEの変化がTIよりもモデル性能に大きな影響を与えることを示している。 結論これらの偏差は、文献に記載されているような緩和時間の誤りや個人差によって引き起こされる可能性のある値の範囲内であることを示した。F1モデル関数の係数により、TEとTIの影響を定量的に比較することができる。限界は、主にベースライン信号が低い組織（CSFなど）や、DICOMヘッダーの情報が欠落しているためにモデリングできない造影剤に影響する手段をプロトコルに含んでいる場合に生じる。

要約(オリジナル)

Purpose: To provide a simulation framework for routine neuroimaging test data, which allows for ‘stress testing’ of deep segmentation networks against acquisition shifts that commonly occur in clinical practice for T2 weighted (T2w) fluid attenuated inversion recovery (FLAIR) Magnetic Resonance Imaging (MRI) protocols. Approach: The approach simulates ‘acquisition shift derivatives’ of MR images based on MR signal equations. Experiments comprise the validation of the simulated images by real MR scans and example stress tests on state-of-the-art MS lesion segmentation networks to explore a generic model function to describe the F1 score in dependence of the contrast-affecting sequence parameters echo time (TE) and inversion time (TI). Results: The differences between real and simulated images range up to 19 % in gray and white matter for extreme parameter settings. For the segmentation networks under test the F1 score dependency on TE and TI can be well described by quadratic model functions (R^2 > 0.9). The coefficients of the model functions indicate that changes of TE have more influence on the model performance than TI. Conclusions: We show that these deviations are in the range of values as may be caused by erroneous or individual differences of relaxation times as described by literature. The coefficients of the F1 model function allow for quantitative comparison of the influences of TE and TI. Limitations arise mainly from tissues with the low baseline signal (like CSF) and when the protocol contains contrast-affecting measures that cannot be modelled due to missing information in the DICOM header.

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arxiv.jp, DeepL