Adversarial training with misaligned label correction for carotid segmentation from simultaneous non‐contrast angiography and intraplaque hemorrhage MRI
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Simultaneous non-contrast angiography and intraplaque hemorrhage (SNAP) imaging allows multi-contrast MR images with large longitudinal coverage to be acquired in a single scan. With vessel wall boundaries available, vulnerable plaque components can be detected automatically from SNAP images. However, since SNAP imaging has not been previously used for vessel wall identification, vessel wall boundaries were required to be segmented from conventional multi-contrast MRI first before registering to SNAP images. This registration process is not only time-consuming but also prone to errors, potentially compromising subsequent plaque component analysis. PURPOSE: We aim to develop a model that directly segments the vessel wall from SNAP images, thereby eliminating the need for registration from another modality. The proposed model mitigates label noise arising from boundary misregistration. METHODS: The proposed framework has a student-mean teacher architecture, trained in two phases: (i) a warm-up phase, in which the model was trained by well-registered manual segmentations and minimizes Dice loss between predictions and manual labels and (ii) a fine-tuning phase, in which the model was trained by both well-registered and misaligned manual segmentations. This phase involves adversarial training with the fast gradient sign method (FGSM) and a novel surrogate label generator. The generator produced surrogate ground truth boundaries for each misaligned image by computing a weighted sum of the manual segmentation and the pseudo-label, generated through selective hardening of predicted probabilities from the student and mean teacher models. The sum of the adversarial training loss and the Dice loss between the manual and predicted segmentations was minimized to obtain the final segmentation result. During inference, the averaged probability maps from the student and mean teacher models were used to assign voxels to their most probable class. This study utilized 129 image volumes (1474 axial slices), of which 74 volumes (810 axial slices) were well-registered and 55 volumes (664 axial slices) were misaligned. Training involved 110 volumes (55 well-registered and 55 misaligned), while validation and testing sets comprised 9 and 10 well-registered volumes, respectively. RESULTS: for the vessel wall, lumen, and outer wall segmentations, respectively. CONCLUSION: The proposed segmentation framework effectively integrates noisy and reliable labels to produce accurate vessel wall segmentations directly from SNAP images. By eliminating the need for manual segmentation and inter-modality registration, this approach facilitates more detailed plaque component analysis with reduced interslice distance across a longer arterial segment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».