Fugu-MT 論文翻訳(概要): Manifold-Aware CycleGAN for High-Resolution Structural-to-DTI Synthesis

論文の概要: Manifold-Aware CycleGAN for High-Resolution Structural-to-DTI Synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00173v3
Date: Fri, 18 Sep 2020 00:19:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-17 19:23:26.043133
Title: Manifold-Aware CycleGAN for High-Resolution Structural-to-DTI Synthesis
Title（参考訳）: 高分解能構造-DTI合成のためのManifold-Aware CycleGAN
Authors: Benoit Anctil-Robitaille, Christian Desrosiers, Herve Lombaert
Abstract要約: 本稿では,T1w画像から高分解能DTIの生成を学習する多様体対応CycleGANを提案する。提案手法は,拡散測定値の計算やファイバトラクトグラフィーアルゴリズムの実行に使用可能な,現実的な高分解能DTIを生成することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.829738147738222
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Unpaired image-to-image translation has been applied successfully to natural images but has received very little attention for manifold-valued data such as in diffusion tensor imaging (DTI). The non-Euclidean nature of DTI prevents current generative adversarial networks (GANs) from generating plausible images and has mainly limited their application to diffusion MRI scalar maps, such as fractional anisotropy (FA) or mean diffusivity (MD). Even if these scalar maps are clinically useful, they mostly ignore fiber orientations and therefore have limited applications for analyzing brain fibers. Here, we propose a manifold-aware CycleGAN that learns the generation of high-resolution DTI from unpaired T1w images. We formulate the objective as a Wasserstein distance minimization problem of data distributions on a Riemannian manifold of symmetric positive definite 3x3 matrices SPD(3), using adversarial and cycle-consistency losses. To ensure that the generated diffusion tensors lie on the SPD(3) manifold, we exploit the theoretical properties of the exponential and logarithm maps of the Log-Euclidean metric. We demonstrate that, unlike standard GANs, our method is able to generate realistic high-resolution DTI that can be used to compute diffusion-based metrics and potentially run fiber tractography algorithms. To evaluate our model's performance, we compute the cosine similarity between the generated tensors principal orientation and their ground-truth orientation, the mean squared error (MSE) of their derived FA values and the Log-Euclidean distance between the tensors. We demonstrate that our method produces 2.5 times better FA MSE than a standard CycleGAN and up to 30% better cosine similarity than a manifold-aware Wasserstein GAN while synthesizing sharp high-resolution DTI.
Abstract（参考訳）: 画像から画像への非対訳は自然画像にうまく適用されているが、拡散テンソル画像(dti)のような多様体値データにはほとんど注目されていない。 DTIの非ユークリッド的な性質は、現在の生成逆数ネットワーク(GAN)が可塑性画像を生成するのを防ぎ、主に分画異方性(FA)や平均微分率(MD)のような拡散MRIスカラーマップへの応用に制限されている。これらのスカラーマップが臨床的に有用であるとしても、主に繊維の配向を無視し、脳線維の分析に限定的な応用がある。本稿では,未知のT1w画像から高分解能DTIの生成を学習する,多様体対応のCycleGANを提案する。対称正定値 3x3 行列 SPD(3) のリーマン多様体上のデータ分布のワッサーシュタイン距離最小化問題として、逆およびサイクル整合損失を用いて目的を定式化する。生成された拡散テンソルが SPD(3) 多様体上に存在することを保証するため、対数ユークリッド計量の指数写像と対数写像の理論的性質を利用する。提案手法は,標準のGANと異なり,拡散に基づくメトリクスの計算やファイバトラクトグラフィーアルゴリズムの実行に使用可能な,現実的な高分解能DTIを生成することができる。モデルの性能を評価するために,生成したテンソルの主方位とその接地方向のコサイン類似性,導出されたfa値の平均二乗誤差(mse),テンソル間の対ユークリッド距離を計算する。本手法は,高分解能dtiを合成しながら,標準サイクルガンより2.5倍,多様体認識ワッサースタインganよりも最大30%高いコサイン類似性を示す。

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