論文の概要: Deep Learning Estimation of Multi-Tissue Constrained Spherical Deconvolution with Limited Single Shell DW-MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08820v1
• Date: Thu, 20 Feb 2020 15:59:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 08:19:09.176113
• Title: Deep Learning Estimation of Multi-Tissue Constrained Spherical Deconvolution with Limited Single Shell DW-MRI
• Title（参考訳）: 単層DW-MRIを用いた多段拘束球面デコンボリューションの深層学習推定
• Authors: Vishwesh Nath, Sudhir K. Pathak, Kurt G. Schilling, Walt Schneider, Bennett A. Landman
• Abstract要約: 深層学習は、第8次制約付き球面デコンボリューション(CSD)によって得られた情報内容を推定するために用いられる。 2つのネットワークアーキテクチャについて検討する: 中央に残留ブロックを持つ完全連結層からなる逐次ネットワーク(ResDNN)と、残ブロックを持つパッチベースの畳み込みニューラルネットワーク(ResCNN)。 繊維配向分布関数 (fODF) はマルチシェルDW-MRIの取得から得られたMT-CSTの基底的真実と比較して高い相関で復元できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.903217519429591
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion-weighted magnetic resonance imaging (DW-MRI) is the only non-invasive approach for estimation of intra-voxel tissue microarchitecture and reconstruction of in vivo neural pathways for the human brain. With improvement in accelerated MRI acquisition technologies, DW-MRI protocols that make use of multiple levels of diffusion sensitization have gained popularity. A well-known advanced method for reconstruction of white matter microstructure that uses multi-shell data is multi-tissue constrained spherical deconvolution (MT-CSD). MT-CSD substantially improves the resolution of intra-voxel structure over the traditional single shell version, constrained spherical deconvolution (CSD). Herein, we explore the possibility of using deep learning on single shell data (using the b=1000 s/mm2 from the Human Connectome Project (HCP)) to estimate the information content captured by 8th order MT-CSD using the full three shell data (b=1000, 2000, and 3000 s/mm2 from HCP). Briefly, we examine two network architectures: 1.) Sequential network of fully connected dense layers with a residual block in the middle (ResDNN), 2.) Patch based convolutional neural network with a residual block (ResCNN). For both networks an additional output block for estimation of voxel fraction was used with a modified loss function. Each approach was compared against the baseline of using MT-CSD on all data on 15 subjects from the HCP divided into 5 training, 2 validation, and 8 testing subjects with a total of 6.7 million voxels. The fiber orientation distribution function (fODF) can be recovered with high correlation (0.77 vs 0.74 and 0.65) as compared to the ground truth of MT-CST, which was derived from the multi-shell DW-MRI acquisitions. Source code and models have been made publicly available.
• Abstract（参考訳）: diffusion-weighted magnetic resonance imaging (dw-mri)は、脳内微小組織の推定と生体内神経経路の再構築のための唯一の非侵襲的アプローチである。 高速化されたMRI取得技術の改善により、複数のレベルの拡散感作を利用するDW-MRIプロトコルが人気を博している。 マルチシェルデータを用いた白色物質の微細構造再構築手法として,多段拘束球面デコンボリューション(MT-CSD)がある。 MT-CSDは、従来の単一殻型、制約付き球状デコンボリューション(CSD)よりもボクセル内構造の分解能を大幅に向上させる。 そこで本研究では,Human Connectome Project (HCP) のb=1000 s/mm2を用いて,全3殻データ(b=1000, 2000, 3000 s/mm2)を用いて8次MT-CSDで取得した情報量を推定する。 簡単に言えば、2つのネットワークアーキテクチャを調べます。 1 中央に残留ブロックを有する完全連結密集層(resdnn)の逐次ネットワーク 2)残差ブロック(ResCNN)を用いたパッチベースの畳み込みニューラルネットワーク。 どちらのネットワークに対しても、ボクセル分率を推定するための追加の出力ブロックが改良された損失関数で使用された。 各アプローチは, MT-CSDを5つのトレーニング, 2つのバリデーション, 8つの被験者に分け, 合計670万ボクセルの被験者15名を対象に, MT-CSDのベースラインと比較した。 繊維配向分布関数 (fODF) は, 多殻DW-MRIから得られたMT-CSTの基底真実と比較して高い相関(0.77 vs 0.74 and 0.65)で回収できる。 ソースコードとモデルは公開されている。

関連論文リスト

• Adaptive Self-Supervised Consistency-Guided Diffusion Model for Accelerated MRI Reconstruction [1.167578793004766]
  本稿では,自己教師付き深層学習圧縮拡散センシングMRI(DL)法を提案する。 対象はT1データセット(T1-w)50例であった。 ReconFormer TransformerとSS-MRIを比較し、正規化平均誤差(NMSE)、ピーク信号-雑音比(PSNR)、類似度指数(SSIM)を用いて性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T21:22:17Z)
• Robust Fiber ODF Estimation Using Deep Constrained Spherical Deconvolution for Diffusion MRI [7.9283612449524155]
  測定したDW-MRI信号をモデル化するための一般的なプラクティスは、繊維配向分布関数(fODF)である。 DW-MRIの取得において、測定変数(サイト内およびサイト内変動、ハードウェア性能、シーケンス設計など)は避けられない。 既存のモデルベース手法(例えば、制約付き球面デコンボリューション(CSD))や学習ベース手法(例えば、ディープラーニング(DL))は、fODFモデリングにおいてそのような変動を明示的に考慮していない。 本稿では,データ駆動型深部制約付き球面デコンボリューション法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T14:06:40Z)
• DD-CISENet: Dual-Domain Cross-Iteration Squeeze and Excitation Network for Accelerated MRI Reconstruction [1.0312968200748118]
  高速MRI再建のための新しいDualDomain Cross-It Squeeze Excitation Network(DDCISENet)を提案する。 kspaceとMRI画像の情報は、CIR(Cross-Iteration Residual Connect)構造を用いて反復的に融合し、維持することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-28T20:44:48Z)
• Z-SSMNet: Zonal-aware Self-supervised Mesh Network for Prostate Cancer Detection and Diagnosis with Bi-parametric MRI [14.101371684361675]
  我々はZ-SSMNet(Z-SSMNet)を提案する。 Z-SSMNetは、多次元(2D/2.5D/3D)畳み込みを適応的に統合し、高密度スライス情報と異方性bpMRIのスパースス間情報を学習する。 大規模未ラベルデータを用いてネットワークを事前学習するための自己教師付き学習(SSL)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-12T10:08:46Z)
• Dual Multi-scale Mean Teacher Network for Semi-supervised Infection Segmentation in Chest CT Volume for COVID-19 [76.51091445670596]
  CT(Computed tomography)データから肺感染症を自動的に検出することは、COVID-19と戦う上で重要な役割を担っている。 現在の新型コロナウイルス感染症のセグメンテーションのほとんどは、主に3Dシーケンシャルな制約を欠いた2D CT画像に依存している。 既存の3次元CTセグメンテーション法では,3次元ボリュームにおける複数レベルの受容場サイズを達成できない単一スケールの表現に焦点が当てられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-10T13:11:21Z)
• Bayesian Neural Network Language Modeling for Speech Recognition [59.681758762712754]
  長期記憶リカレントニューラルネットワーク(LSTM-RNN)とトランスフォーマーで表される最先端のニューラルネットワーク言語モデル(NNLM)は非常に複雑になりつつある。 本稿では,LSTM-RNN と Transformer LM の基盤となる不確実性を考慮するために,ベイズ学習フレームワークの全体構造を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-28T17:50:19Z)
• A Neural Ordinary Differential Equation Model for Visualizing Deep Neural Network Behaviors in Multi-Parametric MRI based Glioma Segmentation [3.1435638364138105]
  我々は,マルチパラメトリックMRI(mp-MRI)に基づくグリオーマセグメンテーションにおいて,ディープニューラルネットワーク(DNN)を可視化するためのニューラル常微分方程式(ODE)モデルを開発した。 すべてのニューラルODEモデルは、イメージダイナミクスを期待どおりに説明できた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-01T17:16:41Z)
• CovidDeep: SARS-CoV-2/COVID-19 Test Based on Wearable Medical Sensors and Efficient Neural Networks [51.589769497681175]
  新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)がパンデミックを引き起こしている。 SARS-CoV-2の逆転写-ポリメラーゼ連鎖反応に基づく現在の試験体制は、試験要求に追いついていない。 我々は,効率的なDNNと市販のWMSを組み合わせたCovidDeepというフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-20T21:47:28Z)
• 4D Deep Learning for Multiple Sclerosis Lesion Activity Segmentation [49.32653090178743]
  我々は,MRIボリュームの履歴を用いて,この問題をフル4次元ディープラーニングに拡張することで,性能が向上するかどうか検討する。 提案手法は, 病変側真陽性率0.84, 病変側偽陽性率0.19で従来手法より優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T11:41:01Z)
• When Residual Learning Meets Dense Aggregation: Rethinking the Aggregation of Deep Neural Networks [57.0502745301132]
  我々は,グローバルな残差学習と局所的なマイクロセンスアグリゲーションを備えた新しいアーキテクチャであるMicro-Dense Netsを提案する。 我々のマイクロセンスブロックはニューラルアーキテクチャ検索に基づくモデルと統合して性能を向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-19T08:34:52Z)
• Multifold Acceleration of Diffusion MRI via Slice-Interleaved Diffusion Encoding (SIDE) [50.65891535040752]
  本稿では,Slice-Interleaved Diffusionと呼ばれる拡散符号化方式を提案する。 SIDEは、拡散重み付き(DW)画像ボリュームを異なる拡散勾配で符号化したスライスでインターリーブする。 また,高いスライスアンサンプデータからDW画像を効果的に再構成するためのディープラーニングに基づく手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-25T14:48:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。