論文の概要: SDnDTI: Self-supervised deep learning-based denoising for diffusion tensor MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07220v1
• Date: Sun, 14 Nov 2021 01:36:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-16 17:32:01.961400
• Title: SDnDTI: Self-supervised deep learning-based denoising for diffusion tensor MRI
• Title（参考訳）: SDnDTI : 拡散テンソルMRIのための自己教師型深層学習に基づく denoising
• Authors: Qiyuan Tian, Ziyu Li, Qiuyun Fan, Jonathan R. Polimeni, Berkin Bilgic, David H. Salat, Susie Y. Huang
• Abstract要約: 拡散強調画像(DWI)のノイズはDTI由来の微細構造パラメータの精度と精度を低下させる。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたディープラーニングに基づく画像認識は、優れた性能を持つが、CNNのトレーニングを監督するためには、高SNRデータを必要とすることが多い。 本研究では,DTIデータに付加的な高SNRデータを必要としない自己教師型深層学習手法「SDnDTI」を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3694429692322631
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The noise in diffusion-weighted images (DWIs) decreases the accuracy and precision of diffusion tensor magnetic resonance imaging (DTI) derived microstructural parameters and leads to prolonged acquisition time for achieving improved signal-to-noise ratio (SNR). Deep learning-based image denoising using convolutional neural networks (CNNs) has superior performance but often requires additional high-SNR data for supervising the training of CNNs, which reduces the practical feasibility. We develop a self-supervised deep learning-based method entitled "SDnDTI" for denoising DTI data, which does not require additional high-SNR data for training. Specifically, SDnDTI divides multi-directional DTI data into many subsets, each consisting of six DWI volumes along optimally chosen diffusion-encoding directions that are robust to noise for the tensor fitting, and then synthesizes DWI volumes along all acquired directions from the diffusion tensors fitted using each subset of the data as the input data of CNNs. On the other hand, SDnDTI synthesizes DWI volumes along acquired diffusion-encoding directions with higher SNR from the diffusion tensors fitted using all acquired data as the training target. SDnDTI removes noise from each subset of synthesized DWI volumes using a deep 3-dimensional CNN to match the quality of the cleaner target DWI volumes and achieves even higher SNR by averaging all subsets of denoised data. The denoising efficacy of SDnDTI is demonstrated on two datasets provided by the Human Connectome Project (HCP) and the Lifespan HCP in Aging. The SDnDTI results preserve image sharpness and textural details and substantially improve upon those from the raw data. The results of SDnDTI are comparable to those from supervised learning-based denoising and outperform those from state-of-the-art conventional denoising algorithms including BM4D, AONLM and MPPCA.
• Abstract（参考訳）: 拡散強調画像(DWI)のノイズは拡散テンソル磁気共鳴画像(DTI)由来の微細構造パラメータの精度と精度を低下させ、改良された信号対雑音比(SNR)を達成するための長い取得時間をもたらす。 畳み込みニューラルネットワーク(cnns)を用いた深層学習に基づく画像デノイジングは優れた性能を持つが、cnnのトレーニングを監視するために高snrデータが必要である場合が多く、実用性が低下する。 本研究では,DTIデータに付加的な高SNRデータを必要としない自己教師型深層学習手法「SDnDTI」を開発した。 具体的には、多方向dtiデータを、テンソルフィッティングのノイズにロバストな最適な選択された拡散エンコーディング方向に沿って6つのdwiボリュームからなる多くのサブセットに分割し、データの各サブセットをcnnの入力データとして使用する拡散テンソルから取得したすべての方向に沿ってdwiボリュームを合成する。 一方、SDnDTIは、取得したデータをすべてトレーニング対象とする拡散テンソルから高SNRの拡散符号化方向に沿ってDWIボリュームを合成する。 SDnDTIは、深度3次元CNNを用いて合成DWIボリュームの各サブセットからノイズを取り除き、よりクリーンなターゲットDWIボリュームの品質に適合し、さらに高SNRを実現する。 SDnDTIの有効性は、Human Connectome Project(HCP)とLifespan HCP(Aging)の2つのデータセットで実証されている。 SDnDTIの結果は画像のシャープさとテクスチャの細部を保存し、生データから大幅に改善する。 sdndtiの結果は、bm4d、aonlm、mppcaなどの最先端のデノイジングアルゴリズムよりも、教師付き学習に基づくデノイジングの結果に匹敵する。

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