論文の概要: Substituting Gadolinium in Brain MRI Using DeepContrast

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05551v1
• Date: Wed, 15 Jan 2020 20:53:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 07:16:38.885025
• Title: Substituting Gadolinium in Brain MRI Using DeepContrast
• Title（参考訳）: DeepContrast を用いた脳MRIにおけるガドリニウム置換
• Authors: Haoran Sun, Xueqing Liu, Xinyang Feng, Chen Liu, Nanyan Zhu, Sabrina J. Gjerswold-Selleck, Hong-Jian Wei, Pavan S. Upadhyayula, Angeliki Mela, Cheng-Chia Wu, Peter D. Canoll, Andrew F. Laine, J. Thomas Vaughan, Scott A. Small, Jia Guo
• Abstract要約: 脳血流量 (CBV) は酸素代謝の血行動態の相関であり、脳の活動と機能を反映している。 高分解能CBVマップは、定常ガドリニウム強調MRI技術を用いて生成することができる。 近年の研究では、ガドリニウムベースのコントラスト剤(GBCA)が頻繁に使用した後に脳に蓄積できることが示唆されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.861049578452441
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cerebral blood volume (CBV) is a hemodynamic correlate of oxygen metabolism and reflects brain activity and function. High-resolution CBV maps can be generated using the steady-state gadolinium-enhanced MRI technique. Such a technique requires an intravenous injection of exogenous gadolinium based contrast agent (GBCA) and recent studies suggest that the GBCA can accumulate in the brain after frequent use. We hypothesize that endogenous sources of contrast might exist within the most conventional and commonly acquired structural MRI, potentially obviating the need for exogenous contrast. Here, we test this hypothesis by developing and optimizing a deep learning algorithm, which we call DeepContrast, in mice. We find that DeepContrast performs equally well as exogenous GBCA in mapping CBV of the normal brain tissue and enhancing glioblastoma. Together, these studies validate our hypothesis that a deep learning approach can potentially replace the need for GBCAs in brain MRI.
• Abstract（参考訳）: 脳血流量 (CBV) は酸素代謝の血行動態の相関であり、脳の活動と機能を反映している。 高分解能CBVマップは、定常ガドリニウム強調MRI技術を用いて生成することができる。 このような技術は、外因性ガドリニウム系造影剤(GBCA)の静脈内注射を必要とし、最近の研究では、GBCAは頻繁に使用した後に脳に蓄積できることが示唆されている。 内因性コントラスト源は最も従来的かつ一般的に獲得された構造MRI内に存在し,外因性コントラストの必要性を回避できる可能性が示唆された。 そこで,我々はdeepcontrastと呼ばれる深層学習アルゴリズムをマウスで開発・最適化することで,この仮説を検証した。 DeepContrastは正常脳組織のCBVマッピングやグリオ芽腫の増強に外因性GBCAと同等に機能することがわかった。 これらの研究は、深層学習アプローチが脳MRIにおけるGBCAの必要性を置き換える可能性があるという私たちの仮説を検証する。

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