SYNCS: Synthetic Data and Contrastive Self-Supervised Training for Central Sulcus Segmentation in Medical Imaging

Kernekoncepter

Recent advancements in training robust and generalizable deep learning models can help overcome challenges hindering the deployment of DL medical imaging solutions.

Resumé

This content discusses the use of synthetic data generation and contrastive self-supervised training for central sulcus segmentation in medical imaging. It explores the challenges of segmenting the central sulcus due to its high morphological variability, especially in adolescent cohorts. The study aims to develop robust and adaptable segmentation models using novel approaches to address limited data availability and improve performance on diverse populations.

Structure:

1. Introduction:
   • Discusses bipolar disorder (BD) and schizophrenia (SZ) as severe mental disorders impacting individuals and society.
2. Project Proposal:
   • Addresses challenges in central sulcus segmentation due to morphological variability influenced by gyrification changes with age.
3. State of the Art:
   • Explores different approaches for automatic sulci detection, including feature-based elastic registration, curvature properties analysis, spherical CNNs, BrainVISA software package.
4. Synthetic Data Generation:
   • Utilizes SynthSeg's generative model to create synthetic images for training robust segmentation models.
5. SimCLR Framework:
   • Implements contrastive self-supervised learning using SimCLR to pre-train U-Net encoder on synthetic data for improved feature representation.
6. Multi-task Learning:
   • Combines contrastive pre-training with GM tissue segmentation task to pre-train U-Net model comprehensively.
7. Training Strategy:
   • Details training parameters, early stopping criterion, loss functions used, batch size, learning rate, validation strategy.
8. Quantitative Analysis:
   • Evaluates segmentations using Dice similarity coefficient (DSC) and Hausdorff distance metrics.

Statistik

0.7% of the population affected by BD; 1% by SZ (Robinson & Bergen, 2021)
Approximately 55% of children at familial high risk will encounter mental illness in early adulthood (Thorup et al., 2018)

Citater

Vigtigste indsigter udtrukket fra

SYNCS

by Vladyslav Za... kl. arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15121.pdf

Dybere Forespørgsler

How can the use of synthetic data generation improve the robustness of deep learning models in medical imaging

医用画像における深層学習モデルの堅牢性を向上させるため、合成データ生成の利用は重要です。合成データ生成は、実際のラベル付きデータが限られている場合でも、多様なシナリオやパターンを模倣することができます。これにより、モデルは現実世界で遭遇する可能性のあるさまざまな条件や変動に対してより頑健な特徴表現を学習することができます。また、合成データ生成は希少なラベル付き画像から大規模かつ多様なトレーニングセットを作成し、汎化能力を高める助けとなります。

What are the potential limitations or biases introduced by utilizing BrainVISA dataset exclusively for evaluation

BrainVISAデータセットだけを評価に使用することで導入される潜在的制約やバイアスがあります。例えば、BrainVISAデータセットは特定のコホートから収集されたものであり、他の人口統計情報や撮影パラメーターと異なる可能性があります。そのため、この特定コホートに最適化されたアプローチでは一般化能力や異質ポピュレーションへの適応性が不明確です。また、BrainVISA自体も手動修正された段階的処理手法に依存しており、「ゴールドスタンダード」として扱われている部分もあったかもしれません。

How might advancements in multi-task learning impact the development of segmentation algorithms for complex structures like the central sulcus

マルチタスク学習の進歩が中心溝（central sulcus）など複雑な構造物のセグメンテーションアルゴリズム開発にどう影韓すうか考えられます。
マルチタスク学研究では，同時期間内複数任務解決目指します．これ方法中心溝等複雑構造物セグメンテ－ション課題直接関連した追加情報取得許可します．それ以外，前提知識共有及び再利用促進し，各任務相互補完効果持ち出来．このフレームワーク中心溝等困難解剖学的地域精度向上支援可能です．