Comprehensive Segmentation of Gray Matter Structures on T1-Weighted Brain MRI: A Comparative Study of Convolutional Neural Network, Convolutional Neural Network Hybrid-Transformer or -Mamba Architectures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Recent advances in deep learning have shown promising results in medical image analysis and segmentation. However, most brain MRI segmentation models are limited by the size of their data sets and/or the number of structures they can identify. This study evaluates the performance of 6 advanced deep learning models in segmenting 122 brain structures from T1-weighted MRI scans, aiming to identify the most effective model for clinical and research applications. MATERIALS AND METHODS: A total of 1510 T1-weighted MRIs were used to compare 6 deep learning models for the segmentation of 122 distinct gray matter structures: nnU-Net, SegResNet, SwinUNETR, UNETR, U-Mamba_BOT, and U-Mamba_ Enc. Each model was rigorously tested for accuracy by using the dice similarity coefficient (DSC) and the 95th percentile Hausdorff distance (HD95). Additionally, the volume of each structure was calculated and compared between normal controls (NCs) and patients with Alzheimer disease (AD). RESULTS: U-Mamba_Bot achieved the highest performance with a median DSC of 0.9112 (interquartile range [IQR]: 0.8957, 0.9250). nnU-Net achieved a median DSC of 0.9027 [IQR: 0.8847, 0.9205], and had the highest HD95 of 1.392 [IQR: 1.174, 2.029]. The value of each HD95 (<3 mm) indicates its superior capability in capturing detailed brain structures accurately. Following segmentation, volume calculations were performed, and the resultant volumes of NCs and patients with AD were compared. The volume changes observed in 13 brain substructures were all consistent with those reported in existing literature, reinforcing the reliability of the segmentation outputs. CONCLUSIONS: This study underscores the efficacy of U-Mamba_Bot as a robust tool for detailed brain structure segmentation in T1-weighted MRI scans. The congruence of our volumetric analysis with the literature further validates the potential of advanced deep learning models to enhance the understanding of neurodegenerative diseases such as AD. Future research should consider larger data sets to validate these findings further and explore the applicability of these models in other neurologic conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».