Fugu-MT 論文翻訳(概要): Q-Net: A Quantitative Susceptibility Mapping-based Deep Neural Network for Differential Diagnosis of Brain Iron Deposition in Hemochromatosis

論文の概要: Q-Net: A Quantitative Susceptibility Mapping-based Deep Neural Network for Differential Diagnosis of Brain Iron Deposition in Hemochromatosis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00203v1
Date: Fri, 1 Oct 2021 04:17:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-05 00:38:53.812170
Title: Q-Net: A Quantitative Susceptibility Mapping-based Deep Neural Network for Differential Diagnosis of Brain Iron Deposition in Hemochromatosis
Title（参考訳）: Q-Net: 血液クロマトーシスにおける脳鉄沈着の鑑別診断のための定量的サセプティビリティマッピングに基づくディープニューラルネットワーク
Authors: Soheil Zabihi, Elahe Rahimian, Soumya Sharma, Sean K. Sethi, Sara Gharabaghi, Amir Asif, E. Mark Haacke, Mandar S. Jog, Arash Mohammadi
Abstract要約: ヘモクロマトーシス(Hemochromatosis)は、ヨーロッパ人において最も一般的な全身性鉄過剰症である。最近の研究では、ヘモクロマトーシス患者に高い脳の鉄蓄積が報告されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.671114852351517
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Brain iron deposition, in particular deep gray matter nuclei, increases with advancing age. Hereditary Hemochromatosis (HH) is the most common inherited disorder of systemic iron excess in Europeans and recent studies claimed high brain iron accumulation in patient with Hemochromatosis. In this study, we focus on Artificial Intelligence (AI)-based differential diagnosis of brain iron deposition in HH via Quantitative Susceptibility Mapping (QSM), which is an established Magnetic Resonance Imaging (MRI) technique to study the distribution of iron in the brain. Our main objective is investigating potentials of AI-driven frameworks to accurately and efficiently differentiate individuals with Hemochromatosis from those of the healthy control group. More specifically, we developed the Q-Net framework, which is a data-driven model that processes information on iron deposition in the brain obtained from multi-echo gradient echo imaging data and anatomical information on T1-Weighted images of the brain. We illustrate that the Q-Net framework can assist in differentiating between someone with HH and Healthy control (HC) of the same age, something that is not possible by just visualizing images. The study is performed based on a unique dataset that was collected from 52 subjects with HH and 47 HC. The Q-Net provides a differential diagnosis accuracy of 83.16% and 80.37% in the scan-level and image-level classification, respectively.
Abstract（参考訳）: 脳の鉄沈着、特に深い灰白質核は老化とともに増加する。遺伝性ヘモクロマトーシス(HH)は、ヨーロッパ人や最近の研究では、ヘモクロマトーシス患者では高い脳の鉄蓄積が報告されている。本研究では,脳内の鉄の分布を研究するために確立された磁気共鳴イメージング(MRI)技術である量的感受性マッピング(QSM)を用いて,人工知能(AI)を用いた脳内鉄沈着の鑑別診断に着目する。本研究の目的は,ヘモクロマトーシス患者を健康管理グループと正確にかつ効率的に区別する,ai駆動フレームワークの可能性を検討することである。より具体的には、マルチエコ勾配エコー画像データとT1重画像の解剖学的情報から得られた脳内の鉄沈着情報を処理するデータ駆動モデルであるQ-Netフレームワークを開発した。 Q-Netフレームワークは、画像の可視化だけでは不可能な、同じ年齢のHHとHealthy Control(HC)の区別を支援することができる。この研究は、HHと47HCの52人の被験者から収集されたユニークなデータセットに基づいて行われた。 Q-Netは、それぞれスキャンレベルと画像レベルの分類において、83.16%と80.37%の差分診断精度を提供する。

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