論文の概要: Self-Supervised Ultrasound to MRI Fetal Brain Image Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08698v1
- Date: Wed, 19 Aug 2020 22:56:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-27 11:43:09.680586
- Title: Self-Supervised Ultrasound to MRI Fetal Brain Image Synthesis
- Title（参考訳）: MRI胎児脳画像合成のための自己監督超音波
- Authors: Jianbo Jiao, Ana I.L. Namburete, Aris T. Papageorghiou, J. Alison
Noble
- Abstract要約: 胎児脳MRI(Fetal brain magnetic resonance imaging)は、発達する脳の精細な画像を提供するが、第2三期異常検診には適さない。
本稿では,臨床用US画像から直接MRライクな画像を生成することを提案する。
提案するモデルは、外部アノテーションを使わずに、エンドツーエンドでトレーニング可能で自己管理できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.53251934808636
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Fetal brain magnetic resonance imaging (MRI) offers exquisite images of the
developing brain but is not suitable for second-trimester anomaly screening,
for which ultrasound (US) is employed. Although expert sonographers are adept
at reading US images, MR images which closely resemble anatomical images are
much easier for non-experts to interpret. Thus in this paper we propose to
generate MR-like images directly from clinical US images. In medical image
analysis such a capability is potentially useful as well, for instance for
automatic US-MRI registration and fusion. The proposed model is end-to-end
trainable and self-supervised without any external annotations. Specifically,
based on an assumption that the US and MRI data share a similar anatomical
latent space, we first utilise a network to extract the shared latent features,
which are then used for MRI synthesis. Since paired data is unavailable for our
study (and rare in practice), pixel-level constraints are infeasible to apply.
We instead propose to enforce the distributions to be statistically
indistinguishable, by adversarial learning in both the image domain and feature
space. To regularise the anatomical structures between US and MRI during
synthesis, we further propose an adversarial structural constraint. A new
cross-modal attention technique is proposed to utilise non-local spatial
information, by encouraging multi-modal knowledge fusion and propagation. We
extend the approach to consider the case where 3D auxiliary information (e.g.,
3D neighbours and a 3D location index) from volumetric data is also available,
and show that this improves image synthesis. The proposed approach is evaluated
quantitatively and qualitatively with comparison to real fetal MR images and
other approaches to synthesis, demonstrating its feasibility of synthesising
realistic MR images.
- Abstract（参考訳）: 胎児脳MRI(Fetal brain magnetic resonance imaging)は、発達する脳の精細な画像を提供するが、超音波(US)を用いた第2トリメスター異常スクリーニングには適さない。
超音波の専門家はus画像を読むのに長けているが、解剖学的画像によく似たmr画像は、非専門家にとって解釈がはるかに容易である。
そこで本稿では,臨床画像から直接MRライクな画像を生成することを提案する。
医用画像解析では、例えばUS-MRIの自動登録や核融合などにも有用である。
提案モデルはエンドツーエンドでトレーニング可能で,外部アノテーションを使わずに自己監視可能である。
具体的には、米国とMRIのデータが類似の解剖学的潜伏空間を共有しているという仮定に基づいて、まずネットワークを利用して共有潜伏特徴を抽出し、MRI合成に使用する。
ペア化されたデータは我々の研究では利用できないため、ピクセルレベルの制約は適用できない。
そこで我々は,画像領域と特徴空間の両方における逆学習により,統計的に区別不能な分布を強制することを提案する。
合成中のUSとMRIの解剖学的構造を正則化するために,逆構造制約を提案する。
マルチモーダル知識の融合と伝播を奨励し,非局所空間情報を活用する新しいクロスモーダル注意手法を提案する。
ボリュームデータから3d補助情報(例えば3d近傍と3dロケーションインデックス)が利用可能である場合を考えるアプローチを拡張し、画像合成が改善されることを示す。
提案手法は, 胎児mr画像や他の合成手法と比較して定量的, 定性的に評価され, リアルmr画像合成の可能性を示す。
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