Unsupervised Domain Adaptation of MRI Skull-stripping Trained on Adult Data to Newborns
Notice bibliographique
Résumé
Skull-stripping is an important first step when analyzing brain Magnetic Resonance Imaging (MRI) data. Deep learning-based supervised segmentation models, such as the U-net model, have shown promising results in automating this segmentation task. However, when it comes to newborn MRI data, there are no publicly available brain MRI datasets that come with manually annotated segmentation masks to be used as labels during the training of these models. Manual segmentation of brain MR images is time-consuming, labor-intensive, and requires expertise. Furthermore, using a segmentation model trained on adult brain MR images for segmenting newborn brain images is not effective due to a large domain shift between adult and newborn data. As a result, there is a need for more efficient and accurate skull-stripping methods for newborns’ brain MRIs. In this paper, we present an unsupervised approach to adapt a U-net skull-stripping model trained on adult MRI to work effectively on newborns. Our results demonstrate the effectiveness of our novel unsupervised approach in enhancing segmentation accuracy. Our proposed method achieved an overall Dice coefficient of 0.916 ± 0.032 (mean ± std), and our ablation studies confirmed the effectiveness of our proposal. Remarkably, despite being unsupervised, our model’s performance stands in close proximity to that of the current state-of-the-art supervised models against which we conducted our comparisons. These findings indicate the potential of this method as a valuable, easier, and faster tool for supporting healthcare professionals in the examination of MR images of newborn brains. All the codes are available at: https://github.com/abbasomidi77/DAUnet.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».