論文の概要: FREA-Unet: Frequency-aware U-net for Modality Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15397v1
• Date: Thu, 31 Dec 2020 01:58:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-17 17:00:35.517161
• Title: FREA-Unet: Frequency-aware U-net for Modality Transfer
• Title（参考訳）: FREA-Unet:モード転送のための周波数対応U-net
• Authors: Hajar Emami, Qiong Liu, Ming Dong
• Abstract要約: MRIデータから合成PET画像を生成するための新しい周波数認識型注意Uネットを提案する。 Unetは低周波層や高周波層における特徴写像の注意点を計算し、それをモデルがより重要な領域に集中するのに役立てます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.084926957557842
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While Positron emission tomography (PET) imaging has been widely used in diagnosis of number of diseases, it has costly acquisition process which involves radiation exposure to patients. However, magnetic resonance imaging (MRI) is a safer imaging modality that does not involve patient's exposure to radiation. Therefore, a need exists for an efficient and automated PET image generation from MRI data. In this paper, we propose a new frequency-aware attention U-net for generating synthetic PET images. Specifically, we incorporate attention mechanism into different U-net layers responsible for estimating low/high frequency scales of the image. Our frequency-aware attention Unet computes the attention scores for feature maps in low/high frequency layers and use it to help the model focus more on the most important regions, leading to more realistic output images. Experimental results on 30 subjects from Alzheimers Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) dataset demonstrate good performance of the proposed model in PET image synthesis that achieved superior performance, both qualitative and quantitative, over current state-of-the-arts.
• Abstract（参考訳）: ポジトロン・エミッション・トモグラフィー(PET)は疾患の診断に広く用いられているが、患者への放射線曝露を伴う高価な取得プロセスがある。 しかし、MRI(MRI)は、患者の放射線曝露を伴わない、より安全な画像モダリティである。 したがって、MRIデータから効率よく自動化されたPET画像を生成する必要がある。 本稿では,合成PET画像を生成するための新しい周波数認識型U-netを提案する。 具体的には、画像の低/高周波数スケールを推定する様々なu-net層に注意機構を組み込む。 我々の周波数アウェアメントUnetは、低周波層における特徴写像の注意スコアを計算し、それをモデルがより重要な領域に集中するのに役立て、よりリアルな出力画像を生み出す。 アルツハイマー病ニューロイメージングイニシアチブ(ADNI)データセットを用いた30名の被験者による実験結果から,現状よりも質的,定量的に優れたPET画像合成性能を示した。

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