本表示は研究・技術可視化用であり、診断・治療の判断には使用できません。 出典は データ・モデルについて を参照してください。

MSD Task01_BrainTumourMedical Segmentation Decathlon — Brain Tumour

Medical Segmentation Decathlon(MSD)という、様々な臓器・部位のセグメンテーションを競う国際コンペティションの 課題の一つ「Task01_BrainTumour」を使用しています。脳腫瘍(BraTSデータをベースにした)の3次元MRIボリュームデータで、 LGGデータセットよりも症例数が多く、複数のMRI撮像シーケンスを同時に持っているのが特徴です。

基本情報

このプロジェクトでの使い方

MSDの元データは1症例につき4種類のMRI撮像シーケンス(FLAIR / T1 / T1造影 / T2)を持っていますが、 このプロジェクトではそのうち3種類を選び、画像のRGB3チャンネルとして扱っています。

• チャンネル対応: FLAIR(赤) / T1ce・造影T1(緑) / T2(青)
• ラベルの単純化: 元は腫瘍サブ領域ごとの多クラスラベルだが、「ラベル値が0より大きい=腫瘍あり」として2値マスクに変換(LGGと同じ2値タスクに揃えるため)
• 3次元→2次元化: 3DのNIfTIボリュームを断面(スライス)ごとに2D画像へ分解して学習
• 症例・スライス数の上限: 症例数は最大40例まで、腫瘍が写っている(陽性)スライスは最大1,000枚まで使用
• 陰性スライスの混合: 腫瘍が写っていないスライスも、陽性スライス数の25%程度の割合で近傍から採用し、正常/異常のバランスを取っている
• 患者単位の分割: LGGと同様、同じ患者のスライスが学習と評価に混ざらないよう患者単位で分割

LGGデータセットとの組み合わせ

このプロジェクトの「Combined」モデルは、LGGデータセットとMSDデータセットを両方とも「腫瘍あり/なし」の 2値セグメンテーションタスクとして統合し、1つのU-Netで学習しています。データセットごとに症例数やスライス数が 偏らないよう、WeightedRandomSamplerでLGG由来・MSD由来のサンプルが均等に選ばれるよう調整しています。