CrossPan：膵臓MRIのクロスシーケンス分割と汎化のための包括的ベンチマーク

arXiv cs.CV / 2026/4/22

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要点

本論文は、膵臓MRIをシーケンス間で汎化できるかを体系的に検証するため、T1強調・T2強調・Out-of-Phaseの3つのシーケンスを対象にした多施設ベンチマークCrossPan（3Dスキャン1,386件）を提案しています。
研究では、主な破綻要因が「クロスシーケンスのドメインシフト」であることが示され、同一シーケンス内でDice>0.85を達成するモデルが、別シーケンスへ転移するとDiceがほぼゼロ（<0.02）まで崩壊します。
物理に基づくコントラスト反転の条件下では、最先端のドメイン汎化手法はほとんど改善しない一方、MedSAM2のような基盤モデルはコントラスト不変の形状事前知識によりゼロショットでも中程度の性能を維持します。
半教師あり学習は強度分布が安定している場合にのみ効果が出るものの、臓器内のばらつきが大きいシーケンスでは不安定になります。
総じて、本研究は「モデルのアーキテクチャ」や「施設の多様性」よりも、クロスシーケンス汎化が臨床導入可能な膵臓MRI分割の主要な障壁であると結論づけています。