Deep learning and multi-modal MRI for the segmentation of sub-acute and chronic stroke lesions
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Le résumé fourni par la source
Stroke is a leading cause of morbidity and mortality worldwide. Accurate segmentation of post-stroke lesions on MRI is crucial for assessing brain damage and informing rehabilitation. Manual segmentation, however, is time-consuming and prone to error, motivating the development of automated approaches. This study investigates how deep learning with multimodal MRI can improve automated lesion segmentation in sub-acute and chronic stroke. A single-modality baseline was trained on the public ATLAS v2.0 dataset (655 T1-w scans) using the nnU-Net v2 framework and evaluated on an independent clinical cohort (45 patients with paired T1-w and FLAIR MRI). On this internal dataset, we conducted a systematic ablation comparing (i) direct transfer of the ATLAS baseline, (ii) fine-tuning using T1-w only, and (iii) fusion of T1-w and FLAIR inputs through early, mid, and late fusion strategies, each tested with metric averaging and ensembling. The ATLAS baseline model achieved a mean Dice score of 0.64 and a lesion-wise F1 score of 0.67. On the clinical dataset, ensembling improved performance (Dice 0.70 vs. 0.68; F1 0.79 vs. 0.73), while fine-tuning on T1-w data further increased accuracy (Dice 0.72; F1 0.78). The best overall results were obtained with a T1+FLAIR late-fusion ensemble (Dice 0.75; F1 0.80; Average Surface Distance (ASD) 2.94 mm), with statistically significant improvements, especially for small and medium lesions. These results show that fine-tuning and multimodal fusion—particularly late fusion—improve generalization for post-stroke lesion segmentation, supporting robust, reproducible quantification in clinical settings. • Manual segmentation of sub-acute and chronic stroke lesions is time-consuming and inconsistent, motivating automated deep learning solutions. • We trained nnU-Net v2 models using both single-modality (T1-weighted) and dual-modality (T1-weighted + FLAIR) MRI data. • Fine-tuning on an independent clinical cohort and model ensembling significantly improved cross-domain performance and robustness. • Late fusion of T1-weighted and FLAIR inputs achieved the highest overall accuracy (Dice = 0.75, F1 = 0.80), with pronounced gains for small and medium lesions. • This work provides one of the first systematic evaluations of multimodal fusion strategies (early, mid, late) for post-stroke lesion segmentation.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Deep learning and multi-modal MRI for the segmentation of sub-acute and chronic stroke lesions
- Date Crossref
- 01/01/2026
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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University of L'Aquila DISIM pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Centre National de la Recherche Scientifique pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Inserm pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Siemens (France) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Siemens Healthcare (United States) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Empenn pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Université de Rennes pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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CIC Rennes pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Hôpital Pontchaillou pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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