論文の概要: MRI to PET Cross-Modality Translation using Globally and Locally Aware GAN (GLA-GAN) for Multi-Modal Diagnosis of Alzheimer's Disease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02160v2
• Date: Thu, 12 Dec 2024 05:30:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 17:01:04.862992
• Title: MRI to PET Cross-Modality Translation using Globally and Locally Aware GAN (GLA-GAN) for Multi-Modal Diagnosis of Alzheimer's Disease
• Title（参考訳）: アルツハイマー病のマルチモーダル診断におけるGLA-GAN(Globally and Locally Aware GAN)を用いたPETの相互翻訳
• Authors: Apoorva Sikka, Skand Peri, Jitender Singh Virk, Usma Niyaz, Deepti R. Bathula,
• Abstract要約: 現実像を合成できるGAN(Generative Adversarial Network)は、標準的なデータ拡張手法の代替として大きな可能性を秘めている。 本稿では,グローバルな構造的整合性と局所的細部への忠実さを両立させるマルチパスアーキテクチャにより,グローバルかつ局所的に認識された画像間変換GAN(GLA-GAN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6597195879147557
• License:
• Abstract: Medical imaging datasets are inherently high dimensional with large variability and low sample sizes that limit the effectiveness of deep learning algorithms. Recently, generative adversarial networks (GANs) with the ability to synthesize realist images have shown great potential as an alternative to standard data augmentation techniques. Our work focuses on cross-modality synthesis of fluorodeoxyglucose~(FDG) Positron Emission Tomography~(PET) scans from structural Magnetic Resonance~(MR) images using generative models to facilitate multi-modal diagnosis of Alzheimer's disease (AD). Specifically, we propose a novel end-to-end, globally and locally aware image-to-image translation GAN (GLA-GAN) with a multi-path architecture that enforces both global structural integrity and fidelity to local details. We further supplement the standard adversarial loss with voxel-level intensity, multi-scale structural similarity (MS-SSIM) and region-of-interest (ROI) based loss components that reduce reconstruction error, enforce structural consistency at different scales and perceive variation in regional sensitivity to AD respectively. Experimental results demonstrate that our GLA-GAN not only generates synthesized FDG-PET scans with enhanced image quality but also superior clinical utility in improving AD diagnosis compared to state-of-the-art models. Finally, we attempt to interpret some of the internal units of the GAN that are closely related to this specific cross-modality generation task.
• Abstract（参考訳）: 医用画像データセットは本質的に高次元であり、大きな可変性と低いサンプルサイズを持ち、ディープラーニングアルゴリズムの有効性を制限している。 近年,現実像を合成できるGAN(Generative Adversarial Network)が,標準データ拡張手法の代替として大きな可能性を示している。 本研究は, フルオロデオキシグルコース—(FDG)ポジトロン・エミッション・トモグラフィー~(PET)スキャンを生成モデルを用いた構造磁気共鳴ー(MR)画像から合成し, アルツハイマー病(AD)のマルチモーダル診断を容易にすることに焦点を当てた。 具体的には,グローバルな構造的整合性と局所的細部への忠実さを両立させるマルチパスアーキテクチャにより,グローバルかつ局所的に認識された画像間変換GAN(GLA-GAN)を提案する。 さらに, ボクセルレベルの強度, マルチスケール構造類似度 (MS-SSIM) と領域間類似度 (ROI) を基準とし, 復元誤差を低減し, 異なるスケールにおける構造整合性を強制し, ADに対する地域感度の変動を知覚する。 その結果,GLA-GANは画像品質が向上した合成FDG-PETスキャンを生成するだけでなく,最先端モデルと比較してAD診断の改善に優れた臨床効果が得られた。 最後に、この特定のモダリティ生成タスクと密接に関連しているGANの内部ユニットの一部を解釈しようと試みる。

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