Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep correction of breathing-related artifacts in real-time MR-thermometry

論文の概要: Deep correction of breathing-related artifacts in real-time MR-thermometry

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05025v3
Date: Tue, 22 Dec 2020 09:20:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-27 07:15:03.663291
Title: Deep correction of breathing-related artifacts in real-time MR-thermometry
Title（参考訳）: リアルタイムmrサーモメトリーによる呼吸関連アーティファクトの深部補正
Authors: Baudouin Denis de Senneville, Pierrick Coup\'e, Mario Ries, Laurent Facq, Chrit Moonen
Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、温暖化以前の予備学習段階で得られた画像から、見かけの温度摂動を学習するために設計された。その後の温熱処理では、現在の温度マップのオンライン補正を生成するために、最近の等級画像が入力として使用される。術式は,12名の無呼吸ボランティアで評価され,すべての検査例で頑健で無人工物であることが判明した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5727060643816255
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Real-time MR-imaging has been clinically adapted for monitoring thermal therapies since it can provide on-the-fly temperature maps simultaneously with anatomical information. However, proton resonance frequency based thermometry of moving targets remains challenging since temperature artifacts are induced by the respiratory as well as physiological motion. If left uncorrected, these artifacts lead to severe errors in temperature estimates and impair therapy guidance. In this study, we evaluated deep learning for on-line correction of motion related errors in abdominal MR-thermometry. For this, a convolutional neural network (CNN) was designed to learn the apparent temperature perturbation from images acquired during a preparative learning stage prior to hyperthermia. The input of the designed CNN is the most recent magnitude image and no surrogate of motion is needed. During the subsequent hyperthermia procedure, the recent magnitude image is used as an input for the CNN-model in order to generate an on-line correction for the current temperature map. The method's artifact suppression performance was evaluated on 12 free breathing volunteers and was found robust and artifact-free in all examined cases. Furthermore, thermometric precision and accuracy was assessed for in vivo ablation using high intensity focused ultrasound. All calculations involved at the different stages of the proposed workflow were designed to be compatible with the clinical time constraints of a therapeutic procedure.
Abstract（参考訳）: 生体情報と同時にオンザフライ温度マップを提供できるため、リアルタイムmr画像撮影は熱療法のモニタリングに臨床応用されている。しかし, 運動標的の陽子共鳴周波数に基づく熱測定は, 温度アーティファクトは呼吸や生理運動によって誘導されるため, 依然として困難である。修正されていない場合は、これらのアーティファクトは、温度推定と治療指導の重大なエラーにつながる。本研究では,腹部mrサーモメトリーにおける動作関連誤差のオンライン補正のための深層学習の評価を行った。このために、畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural network, cnn)は、ハイパーサーミア以前の予備学習段階で取得した画像から明らかな温度摂動を学習するために設計された。設計したCNNの入力は最新の大きさの画像であり、動きの代理は不要である。その後のハイパーサーミア手術では、現在の温度マップのオンライン補正を生成するために、cnnモデルの入力として最近のマグニチュード画像が使用される。術式は,12名の無呼吸ボランティアで評価され,すべての検査例で頑健で無人工物であることが判明した。さらに,高強度集束超音波を用いて生体内アブレーションの温度測定精度と精度を評価した。ワークフローの異なる段階における全ての計算は、治療手順の臨床的時間制約に適合するように設計されている。

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