論文の概要: A Unified Conditional Disentanglement Framework for Multimodal Brain MR Image Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05434v1
• Date: Thu, 14 Jan 2021 03:14:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-29 10:10:58.565126
• Title: A Unified Conditional Disentanglement Framework for Multimodal Brain MR Image Translation
• Title（参考訳）: マルチモーダル脳MRI画像変換のための統一的条件分散フレームワーク
• Authors: Xiaofeng Liu, Fangxu Xing, Georges El Fakhri, Jonghye Woo
• Abstract要約: 入力モダリティから任意のモダリティを合成するための統一条件解離フレームワークを提案する。 BraTS'18データベースから,T1強調,T1コントラスト強調,T2強調,FLAIR MRIの4つのMRIモダリティについて検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.26646475512469
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal MRI provides complementary and clinically relevant information to probe tissue condition and to characterize various diseases. However, it is often difficult to acquire sufficiently many modalities from the same subject due to limitations in study plans, while quantitative analysis is still demanded. In this work, we propose a unified conditional disentanglement framework to synthesize any arbitrary modality from an input modality. Our framework hinges on a cycle-constrained conditional adversarial training approach, where it can extract a modality-invariant anatomical feature with a modality-agnostic encoder and generate a target modality with a conditioned decoder. We validate our framework on four MRI modalities, including T1-weighted, T1 contrast enhanced, T2-weighted, and FLAIR MRI, from the BraTS'18 database, showing superior performance on synthesis quality over the comparison methods. In addition, we report results from experiments on a tumor segmentation task carried out with synthesized data.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルMRIは、組織状態を調査し、様々な疾患を特徴づけるために相補的で臨床的に関連のある情報を提供する。 しかし, 定量的解析が要求される一方で, 研究計画の限界により, 同一課題から十分に多くのモダリティを得ることは困難である。 本研究では,任意のモダリティを入力モダリティから合成する統一条件付き不等角化フレームワークを提案する。 本手法は,モダリティ非依存エンコーダを用いてモダリティ不変な解剖学的特徴を抽出し,条件付きデコーダでターゲットモダリティを生成することができる。 我々は,BraTS'18データベースから,T1強調,T1強調,T2強調,FLAIRMRIの4つのMRIモダリティについて検討し,比較法よりも優れた合成品質を示す。 また,合成データを用いて腫瘍の分節処理を行った結果について報告する。

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