論文の概要: ShuffleUNet: Super resolution of diffusion-weighted MRIs using deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12898v1
• Date: Thu, 25 Feb 2021 14:52:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-26 13:43:39.183876
• Title: ShuffleUNet: Super resolution of diffusion-weighted MRIs using deep learning
• Title（参考訳）: ShuffleUNet:深層学習を用いた拡散強調MRIの超解像
• Authors: Soumick Chatterjee, Alessandro Sciarra, Max D\"unnwald, Raghava Vinaykanth Mushunuri, Ranadheer Podishetti, Rajatha Nagaraja Rao, Geetha Doddapaneni Gopinath, Steffen Oeltze-Jafra, Oliver Speck and Andreas N\"urnberger
• Abstract要約: SISR(Single Image Super-Resolution)は、1つの低解像度入力画像から高解像度(HR)の詳細を得る技術である。 ディープラーニングは、大きなデータセットから事前知識を抽出し、低解像度の画像から優れたMRI画像を生成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.68307909984442
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion-weighted magnetic resonance imaging (DW-MRI) can be used to characterise the microstructure of the nervous tissue, e.g. to delineate brain white matter connections in a non-invasive manner via fibre tracking. Magnetic Resonance Imaging (MRI) in high spatial resolution would play an important role in visualising such fibre tracts in a superior manner. However, obtaining an image of such resolution comes at the expense of longer scan time. Longer scan time can be associated with the increase of motion artefacts, due to the patient's psychological and physical conditions. Single Image Super-Resolution (SISR), a technique aimed to obtain high-resolution (HR) details from one single low-resolution (LR) input image, achieved with Deep Learning, is the focus of this study. Compared to interpolation techniques or sparse-coding algorithms, deep learning extracts prior knowledge from big datasets and produces superior MRI images from the low-resolution counterparts. In this research, a deep learning based super-resolution technique is proposed and has been applied for DW-MRI. Images from the IXI dataset have been used as the ground-truth and were artificially downsampled to simulate the low-resolution images. The proposed method has shown statistically significant improvement over the baselines and achieved an SSIM of $0.913\pm0.045$.
• Abstract（参考訳）: 拡散強調磁気共鳴イメージング(DW-MRI)は、例えば神経組織の微細構造を特徴付けるのに用いることができる。 繊維追跡により非侵襲的に脳白質結合を脱線させる。 高空間分解能の磁気共鳴イメージング(MRI)は、そのような繊維を優れた方法で可視化する上で重要な役割を担っている。 しかし、そのような解像度の画像を得るには、スキャン時間が長くなる。 より長いスキャン時間は、患者の心理的および身体的状態のために、運動アーチファクトの増加と関連付けられる。 深層学習で実現した1つの低解像度(LR)入力画像から高分解能(HR)の詳細を得る技術であるSingle Image Super-Resolution (SISR)が本研究の焦点である。 補間技術やスパース符号化アルゴリズムと比較して、ディープラーニングは大きなデータセットから事前知識を抽出し、低解像度のデータセットから優れたMRI画像を生成する。 本研究では,深層学習に基づく超解像法を提案し,DW-MRIに応用した。 IXIデータセットの画像は地上構造として使われ、低解像度の画像のシミュレートのために人工的にダウンサンプリングされた。 提案手法は, ベースラインに対して統計的に有意な改善を示し, 0.913\pm0.045$のSSIMを達成した。

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