論文の概要: Motion Artifact Reduction in Quantitative Susceptibility Mapping using Deep Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01746v1
• Date: Tue, 4 May 2021 20:32:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-07 00:25:55.309541
• Title: Motion Artifact Reduction in Quantitative Susceptibility Mapping using Deep Neural Network
• Title（参考訳）: 深部ニューラルネットワークを用いた定量的サセプティビリティマッピングにおける動きアーチファクトの低減
• Authors: Chao Li, Hang Zhang, Jinwei Zhang, Pascal Spincemaille, Thanh D.Nguyen, Yi Wang
• Abstract要約: ランダムに生成した動きプロファイルを持つアフィンモーションモデルを用いて、動作破損したQSM画像をシミュレートする。 シミュレーションQSM画像は、その動きのない参照と組み合わせて、教師あり学習を用いてニューラルネットワークを訓練する。 トレーニングされたネットワークは、健康なボランティアやパーキンソン病の患者で、目に見えない動きによるQSM画像でテストされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.701598172850847
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An approach to reduce motion artifacts in Quantitative Susceptibility Mapping using deep learning is proposed. We use an affine motion model with randomly created motion profiles to simulate motion-corrupted QSM images. The simulated QSM image is paired with its motion-free reference to train a neural network using supervised learning. The trained network is tested on unseen simulated motion-corrupted QSM images, in healthy volunteers and in Parkinson's disease patients. The results show that motion artifacts, such as ringing and ghosting, were successfully suppressed.
• Abstract（参考訳）: 深層学習を用いた定量的サセプティビリティマッピングにおける動きアーチファクトの削減手法を提案する。 ランダムに生成した動きプロファイルを持つアフィンモーションモデルを用いて、動作破損したQSM画像をシミュレートする。 シミュレーションQSM画像は、その動きのない参照と組み合わせて、教師あり学習を用いてニューラルネットワークを訓練する。 トレーニングされたネットワークは、健康なボランティアやパーキンソン病の患者で、目に見えない動きによるQSM画像でテストされる。 その結果, 鳴き声やゴースト音などの運動人工物が抑制された。

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