CLAIM: Clinically-Guided LGE Augmentation for Realistic and Diverse Myocardial Scar Synthesis and Segmentation

要約

後期ガドリニウム増強（LGE）心臓MRIからの深い学習ベースの心筋瘢痕セグメンテーションは、構造心疾患の正確でタイムリーな診断と治療計画の大きな可能性を示しています。
ただし、高品質の瘢痕ラベルを使用したLGE画像の可用性と変動は限られているため、堅牢なセグメンテーションモデルの開発が制限されます。
これに対処するために、クレームを紹介します。
その中心にあるのは、臨床的に採用されたAHA 17セグメントモデルに拡散ベースのジェネレーターを条件付けして、解剖学的に一貫した空間的に多様な瘢痕パターンを備えた画像を合成するために、Smile Module（臨床知識に導かれたScar Mask Generation）です。
さらに、クレームは、合成された傷跡のリアリズムと瘢痕セグメンテーションパフォーマンスの精度の両方を強化することを目指して、ジェネレーターと一緒に瘢痕セグメンテーションネットワークが最適化される共同トレーニング戦略を採用しています。
実験結果は、クレームが解剖学的に一貫性のある瘢痕パターンを生成し、ベースラインモデルと比較して実際の瘢痕分布とより高いダイスの類似性を達成することを示しています。
私たちのアプローチは、制御可能で現実的な心筋瘢痕合成を可能にし、下流の医療イメージングタスクの有用性を実証しています。

要約(オリジナル)

Deep learning-based myocardial scar segmentation from late gadolinium enhancement (LGE) cardiac MRI has shown great potential for accurate and timely diagnosis and treatment planning for structural cardiac diseases. However, the limited availability and variability of LGE images with high-quality scar labels restrict the development of robust segmentation models. To address this, we introduce CLAIM: \textbf{C}linically-Guided \textbf{L}GE \textbf{A}ugmentation for Real\textbf{i}stic and Diverse \textbf{M}yocardial Scar Synthesis and Segmentation framework, a framework for anatomically grounded scar generation and segmentation. At its core is the SMILE module (Scar Mask generation guided by cLinical knowledgE), which conditions a diffusion-based generator on the clinically adopted AHA 17-segment model to synthesize images with anatomically consistent and spatially diverse scar patterns. In addition, CLAIM employs a joint training strategy in which the scar segmentation network is optimized alongside the generator, aiming to enhance both the realism of synthesized scars and the accuracy of the scar segmentation performance. Experimental results show that CLAIM produces anatomically coherent scar patterns and achieves higher Dice similarity with real scar distributions compared to baseline models. Our approach enables controllable and realistic myocardial scar synthesis and has demonstrated utility for downstream medical imaging task.

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