論文の概要: Combining multimodal information for Metal Artefact Reduction: An unsupervised deep learning framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09321v1
• Date: Mon, 20 Apr 2020 14:12:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 19:15:03.472088
• Title: Combining multimodal information for Metal Artefact Reduction: An unsupervised deep learning framework
• Title（参考訳）: 金属アーチファクト削減のためのマルチモーダル情報の組み合わせ:教師なしディープラーニングフレームワーク
• Authors: Marta B.M. Ranzini, Irme Groothuis, Kerstin Kl\"aser, M. Jorge Cardoso, Johann Henckel, S\'ebastien Ourselin, Alister Hart, Marc Modat
• Abstract要約: 金属アーチファクト低減(MAR)技術は、臨床画像から金属誘起ノイズを取り除くことを目的としている。 MRIでは、感受性アーチファクトを修正する方法がまだ導入されていない。 マルチモーダルMARのための教師なしディープラーニング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1374919153601266
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Metal artefact reduction (MAR) techniques aim at removing metal-induced noise from clinical images. In Computed Tomography (CT), supervised deep learning approaches have been shown effective but limited in generalisability, as they mostly rely on synthetic data. In Magnetic Resonance Imaging (MRI) instead, no method has yet been introduced to correct the susceptibility artefact, still present even in MAR-specific acquisitions. In this work, we hypothesise that a multimodal approach to MAR would improve both CT and MRI. Given their different artefact appearance, their complementary information can compensate for the corrupted signal in either modality. We thus propose an unsupervised deep learning method for multimodal MAR. We introduce the use of Locally Normalised Cross Correlation as a loss term to encourage the fusion of multimodal information. Experiments show that our approach favours a smoother correction in the CT, while promoting signal recovery in the MRI.
• Abstract（参考訳）: 金属アーチファクト低減(MAR)技術は、臨床画像から金属誘起ノイズを取り除くことを目的としている。 CT(Computerd Tomography)では、教師付きディープラーニングアプローチは、主に合成データに依存するため、有効だが汎用性に制限されている。 磁気共鳴イメージング(MRI)では、MAR特異的な取得においても、感受性アーチファクトを修正する方法がまだ導入されていない。 本研究では,MARに対するマルチモーダルアプローチがCTとMRIの両方を改善すると仮定する。 異なるアーティファクトの外観を考えると、それらの補完的な情報はどちらのモダリティにおいても腐敗したシグナルを補うことができる。 そこで本稿では,マルチモーダルMARのための教師なし深層学習手法を提案する。 マルチモーダル情報の融合を促進するために,局所正規化クロス相関を損失項として用いた。 実験の結果,CTではよりスムーズな修正が望まれ,MRIでは信号回復が促進された。

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