Benchmarking Multi-Organ Segmentation Tools for Multi-Parametric T1-weighted Abdominal MRI

要約

マルチパラメトリックMRI研究における複数の臓器のセグメンテーションは、イメージングバイオマーカーと疾患の状態（肝硬変、糖尿病など）を相関させるなど、放射線学の多くの用途にとって重要です。
最近、MrSegmentator（MrSeg）、TotalSegmentator MRI（TS）、TotalVibeSegmentator（Vibe）などの3つの公開ツールが、MRIのマルチオルガンセグメンテーションのために提案されています。
ただし、特定のMRIシーケンスタイプでのこれらのツールのパフォーマンスはまだ定量化されていません。
この作業では、公共デュークの肝臓データセットから40巻のサブセットがキュレーションされました。
キュレーションされたデータセットには、それぞれコントラスト脂肪飽和T1、動脈T1W、静脈T1W、および遅延T1W相からそれぞれ10巻が含まれていました。
これらのボリュームでは、10の腹部構造が手動で注釈されました。
次に、3つのパブリックツールのパフォーマンスがこのキュレーションされたデータセットに基づいてベンチマークされました。
結果は、MRSEGが80.7 $ \ PM $ 18.6のDICEスコアと8.9 $ \ PM $ 10.4 mmのHausdorff距離（HD）エラーを取得したことを示しています。
TSやバイブとは対照的に、異なるシーケンスタイプで最高の（$ p <.05 $）を実行しました。

要約(オリジナル)

The segmentation of multiple organs in multi-parametric MRI studies is critical for many applications in radiology, such as correlating imaging biomarkers with disease status (e.g., cirrhosis, diabetes). Recently, three publicly available tools, such as MRSegmentator (MRSeg), TotalSegmentator MRI (TS), and TotalVibeSegmentator (VIBE), have been proposed for multi-organ segmentation in MRI. However, the performance of these tools on specific MRI sequence types has not yet been quantified. In this work, a subset of 40 volumes from the public Duke Liver Dataset was curated. The curated dataset contained 10 volumes each from the pre-contrast fat saturated T1, arterial T1w, venous T1w, and delayed T1w phases, respectively. Ten abdominal structures were manually annotated in these volumes. Next, the performance of the three public tools was benchmarked on this curated dataset. The results indicated that MRSeg obtained a Dice score of 80.7 $\pm$ 18.6 and Hausdorff Distance (HD) error of 8.9 $\pm$ 10.4 mm. It fared the best ($p < .05$) across the different sequence types in contrast to TS and VIBE.

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