基于跨通道特征迁移的3D U-Net模型在积水MRI中内淋巴与外淋巴液空间自动分割的应用研究

本文提出了一种创新的跨通道特征迁移（CCFT）3D U-Net模型，用于全自动分割积水MRI中的外淋巴（perilymph）与内淋巴（endolymph）液空间。该模型通过将磁共振脑池造影（MRC）特征迁移至HYDROPS-Mi2（混合反转内淋巴信号与原生外淋巴信号的T2加权成像）模态，显著提升了内淋巴空间分割性能（DSC=0.8053，IOU=0.6778），为梅尼埃病（MD）等内耳疾病的定量诊断提供了高效精准的解决方案。

　　

亮点

我们充分挖掘双通道协同信息：CCFT模块通过MRC与HYDROPS-Mi2通道间的特征迁移，显著提升了总液空间（DSC 0.9459）与内淋巴空间（DSC 0.8053）的分割性能。

讨论

内耳总液空间与内淋巴空间在MRI中体积微小（平均仅41.31 mm³）且形态不规则，传统手动测算EH比率耗时费力。本研究提出的CCFT 3D U-Net通过自动化分割克服了这些挑战，其性能媲美专业医师水平，为临床提供了一种无需人工干预的可靠工具。

结论

CCFT 3D U-Net实现了积水MRI中淋巴液空间的全自动精准分割，通过MRC向HYDROPS-Mi2的特征迁移机制，为内耳疾病诊疗建立了新的技术标准。

作者贡献声明

Tae-Woong Yoo：研究设计、方法论构建与论文撰写；Cha Dong Yeo：数据资源整合与论文修订；Eun Jung Lee：临床数据校验与结果分析；Il-Seok Oh：研究指导与质量把控。

伦理声明

本研究经全北大学机构审查委员会批准（批准号：2022-10-039）。

基金支持

韩国国家研究基金会（NRF）资助（项目编号：RS-2023-00253003）。

利益冲突声明

作者声明无任何可能影响研究结果的财务或个人关系。