Can Transfer Learning Improve Supervised Segmentation of White Matter Bundles in Glioma Patients?

Dieses Kapitel befasst sich mit der Anwendung von Transferlernen, um die Segmentierung von Bündeln weißer Substanz bei Gliom-Patienten zu verbessern, eine entscheidende Aufgabe für Neurochirurgen, die Tumorresektionen planen. Die Studie befasst sich mit der erheblichen Herausforderung der Domänenverschiebung, bei der sich die anatomischen Abweichungen in den Patientendaten von den normativen Modellen unterscheiden, die an gesunden Individuen trainiert wurden. Indem sie sich auf den kortikospinalen Trakt (CST) und den unteren longitudinalen Faszikulus (ILF) konzentrieren, untersuchen die Forschungen den Leistungsabfall, wenn Modelle, die auf gesunden Daten trainiert wurden, auf Patienten angewandt werden und die anschließenden Verbesserungen, die durch Transferlernen erreicht werden. Das Kapitel enthält eine detaillierte Analyse der Faktoren, die zur Domänenverschiebung beitragen, einschließlich Tumorpräsenz, Methoden zur Datenerfassung und Variationen der manuellen Segmentierung. Es präsentiert eine umfassende Bewertung der verschiedenen Ausbildungsstrategien, einschließlich Umschulung und Transfer des Lernens, und ihrer Auswirkungen auf die Segmentierungsleistung. Die Ergebnisse zeigen die Effektivität des Transferlernens bei der Rückgewinnung eines wesentlichen Teils der Domänenverschiebung, insbesondere in Regionen, die von systemischer Voreingenommenheit betroffen sind. Die Studie unterstreicht jedoch auch die anhaltende Herausforderung, sich mit tumorbedingten Veränderungen auseinanderzusetzen. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion über die Implikationen dieser Ergebnisse und das Potenzial zukünftiger Forschung zur weiteren Verbesserung des Managements von Domänenverschiebungen im klinischen Umfeld.