論文の概要: End-to-End AI-based MRI Reconstruction and Lesion Detection Pipeline for Evaluation of Deep Learning Image Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11524v1
• Date: Thu, 23 Sep 2021 17:46:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-24 15:08:11.048282
• Title: End-to-End AI-based MRI Reconstruction and Lesion Detection Pipeline for Evaluation of Deep Learning Image Reconstruction
• Title（参考訳）: ディープラーニング画像再構成のためのエンドツーエンドAIベースMRI再構成と病変検出パイプライン
• Authors: Ruiyang Zhao, Yuxin Zhang, Burhaneddin Yaman, Matthew P. Lungren, Michael S. Hansen
• Abstract要約: 画像再構成と病理診断のためのエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提案する。 膝関節MRIにおける半月板断裂の診断に応用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2649531564873526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning techniques have emerged as a promising approach to highly accelerated MRI. However, recent reconstruction challenges have shown several drawbacks in current deep learning approaches, including the loss of fine image details even using models that perform well in terms of global quality metrics. In this study, we propose an end-to-end deep learning framework for image reconstruction and pathology detection, which enables a clinically aware evaluation of deep learning reconstruction quality. The solution is demonstrated for a use case in detecting meniscal tears on knee MRI studies, ultimately finding a loss of fine image details with common reconstruction methods expressed as a reduced ability to detect important pathology like meniscal tears. Despite the common practice of quantitative reconstruction methodology evaluation with metrics such as SSIM, impaired pathology detection as an automated pathology-based reconstruction evaluation approach suggests existing quantitative methods do not capture clinically important reconstruction outcomes.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング技術は、高度に加速されたMRIに対する有望なアプローチとして現れている。 しかし、近年の再構築課題は、グローバルな品質指標の点でよく機能するモデルであっても、詳細な画像が失われるなど、現在のディープラーニングアプローチにおけるいくつかの欠点を示している。 本研究では,画像再構成と病理診断のためのエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提案する。 この方法は, 膝関節mri検査で半月板断裂を検出できる使用例を示し, 半月板断裂などの重要な病理を検知する能力の低下を表わす共通再構成法を用いて, 詳細な画像詳細の欠如を究明した。 SSIMなどの指標を用いた定量的再構成手法評価の一般的な実践にもかかわらず, 自動診断法としての病理診断は, 既存の定量化手法が臨床的に重要な再建成果を捉えていないことを示唆している。

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