論文の概要: Fetal MRI by robust deep generative prior reconstruction and
diffeomorphic registration: application to gestational age prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00102v1
- Date: Fri, 29 Oct 2021 22:09:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-05 02:29:11.499715
- Title: Fetal MRI by robust deep generative prior reconstruction and
diffeomorphic registration: application to gestational age prediction
- Title（参考訳）: 肥大化前再生による胎児MRI : 妊娠年齢予測への応用
- Authors: Lucilio Cordero-Grande, Juan Enrique Ortu\~no-Fisac, Alena Uus, Maria
Deprez, Andr\'es Santos, Joseph V. Hajnal, Mar\'ia Jes\'us Ledesma-Carbayo
- Abstract要約: 非等質および非等方性サンプリング因子を補正するために,体積再構成を提案する。
コントリビューションを検証し、アートメソッドの状態と比較するための実験が実施されている。
その結果, 画像の解像度が向上し, 妊娠年齢の精度が向上することが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.491836552931295
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Magnetic resonance imaging of whole fetal body and placenta is limited by
different sources of motion affecting the womb. Usual scanning techniques
employ single-shot multi-slice sequences where anatomical information in
different slices may be subject to different deformations, contrast variations
or artifacts. Volumetric reconstruction formulations have been proposed to
correct for these factors, but they must accommodate a non-homogeneous and
non-isotropic sampling, so regularization becomes necessary. Thus, in this
paper we propose a deep generative prior for robust volumetric reconstructions
integrated with a diffeomorphic volume to slice registration method.
Experiments are performed to validate our contributions and compare with a
state of the art method in a cohort of $72$ fetal datasets in the range of
$20-36$ weeks gestational age. Results suggest improved image resolution and
more accurate prediction of gestational age at scan when comparing to a state
of the art reconstruction method. In addition, gestational age prediction
results from our volumetric reconstructions compare favourably with existing
brain-based approaches, with boosted accuracy when integrating information of
organs other than the brain. Namely, a mean absolute error of $0.618$ weeks
($R^2=0.958$) is achieved when combining fetal brain and trunk information.
- Abstract（参考訳）: 胎児と胎盤の磁気共鳴イメージングは、子宮に影響を及ぼす異なる運動源によって制限される。
通常、走査技術では、異なるスライスの解剖学的情報が異なる変形、コントラスト変動、アーティファクトにさらされるシングルショットのマルチスライスシーケンスを用いる。
これらの要因を正すために, 体積再構成法が提案されているが, 非均一・非等方的サンプリングを適応しなければならないため, 正規化が必要である。
そこで本稿では, 拡散型ボリュームと一体化してスライス登録を行う頑健なボリューム再構成のための, 深い生成前手法を提案する。
私たちの貢献を検証するために実験を行い、妊娠年齢20～36週間の範囲で胎児のデータセット722ドルのコホートでアートメソッドの状況と比較します。
その結果,画像の解像度が向上し,スキャン時の妊娠年齢の予測精度が向上することが示唆された。
さらに,脳以外の臓器の情報を統合した場合の妊娠年齢予測は,既存の脳のアプローチと良好に比較でき,精度が向上した。
すなわち、胎児の脳とトランクの情報を組み合わせる際に、平均絶対誤差が0.618$ weeks(R^2=0.958$)となる。
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