論文の概要: Model-based multi-parameter mapping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01604v1
- Date: Tue, 2 Feb 2021 17:00:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-03 17:30:30.732261
- Title: Model-based multi-parameter mapping
- Title（参考訳）: モデルに基づくマルチパラメータマッピング
- Authors: Yael Balbastre, Mikael Brudfors, Michela Azzarito, Christian Lambert,
Martina F. Callaghan, John Ashburner
- Abstract要約: 定量的MRイメージングは、よりリッチな情報の内容と標準化された測定基準のためにますます好まれている。
推定はしばしば、異なる量のデータを分離して解くために、データのノイズサブセットを仮定する。
代わりに、生成モデルは定式化され、パラメータ推定を共同で回復するために反転することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantitative MR imaging is increasingly favoured for its richer information
content and standardised measures. However, extracting quantitative parameters
such as the longitudinal relaxation rate (R1), apparent transverse relaxation
rate (R2*), or magnetisation-transfer saturation (MTsat) involves inverting a
highly non-linear function. Estimations often assume noise-free measurements
and use subsets of the data to solve for different quantities in isolation,
with error propagating through each computation. Instead, a probabilistic
generative model of the entire dataset can be formulated and inverted to
jointly recover parameter estimates with a well-defined probabilistic meaning
(e.g., maximum likelihood or maximum a posteriori). In practice, iterative
methods must be used but convergence is difficult due to the non-convexity of
the log-likelihood; yet, we show that it can be achieved thanks to a novel
approximate Hessian and, with it, reliable parameter estimates obtained. Here,
we demonstrate the utility of this flexible framework in the context of the
popular multi-parameter mapping framework and further show how to incorporate a
denoising prior and predict posterior uncertainty. Our implementation uses a
PyTorch backend and benefits from GPU acceleration. It is available at
https://github.com/balbasty/nitorch.
- Abstract（参考訳）: 量的MRイメージングは、その豊富な情報コンテンツと標準化された対策のためにますます好まれています。
しかし, 縦緩和率 (R1), 横緩和率 (R2*), 磁化移動飽和度 (MTsat) などの定量的パラメータの抽出は, 高い非線形関数の反転を伴う。
推定はしばしばノイズのない測定を仮定し、データのサブセットを使用して異なる量の分離を解決し、各計算を通じてエラーが伝播します。
代わりに、データセット全体の確率的生成モデルを定式化し、逆転してパラメータ推定を適切に定義された確率的意味(例えば、最大可能性または最大a後方)で共同で回収することができる。
実際には、反復的な方法を使用する必要がありますが、ログの類似性の非凸性のために収束は困難です。しかし、我々はそれが新しい近似ヘッセンのおかげで達成できることを示し、それによって、信頼できるパラメータ推定が得られました。
本稿では,このフレキシブルなフレームワークの有用性を,一般的なマルチパラメータマッピングフレームワークの文脈で実証し,デノイジンの事前設定と後方不確かさの予測の方法を示す。
当社の実装では、PyTorchバックエンドを使用しており、GPUアクセラレーションのメリットがあります。
https://github.com/balbasty/nitorch.comで入手できる。
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