論文の概要: Predicting 4D Liver MRI for MR-guided Interventions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12628v1
- Date: Fri, 25 Feb 2022 11:34:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-28 20:02:17.494730
- Title: Predicting 4D Liver MRI for MR-guided Interventions
- Title（参考訳）: MRガイド下手術における4次元肝MRIの検討
- Authors: Gino Gulamhussene, Anneke Meyer, Marko Rak, Oleksii Bashkanov, Jazan
Omari, Maciej Pech, Christian Hansen
- Abstract要約: 臓器の動きは、画像誘導の介入において未解決の課題となる。
視野が大きいリアルタイム高分解能4次元MRIのための新しい手法を提案する。
取得時間を2分に短縮した小さなトレーニングサイズでは,すでに有望な結果が得られていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9699476315275772
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Organ motion poses an unresolved challenge in image-guided interventions. In
the pursuit of solving this problem, the research field of time-resolved
volumetric magnetic resonance imaging (4D MRI) has evolved. However, current
techniques are unsuitable for most interventional settings because they lack
sufficient temporal and/or spatial resolution or have long acquisition times.
In this work, we propose a novel approach for real-time, high-resolution 4D MRI
with large fields of view for MR-guided interventions. To this end, we trained
a convolutional neural network (CNN) end-to-end to predict a 3D liver MRI that
correctly predicts the liver's respiratory state from a live 2D navigator MRI
of a subject. Our method can be used in two ways: First, it can reconstruct
near real-time 4D MRI with high quality and high resolution (209x128x128 matrix
size with isotropic 1.8mm voxel size and 0.6s/volume) given a dynamic
interventional 2D navigator slice for guidance during an intervention. Second,
it can be used for retrospective 4D reconstruction with a temporal resolution
of below 0.2s/volume for motion analysis and use in radiation therapy. We
report a mean target registration error (TRE) of 1.19 $\pm$0.74mm, which is
below voxel size. We compare our results with a state-of-the-art retrospective
4D MRI reconstruction. Visual evaluation shows comparable quality. We show that
small training sizes with short acquisition times down to 2min can already
achieve promising results and 24min are sufficient for high quality results.
Because our method can be readily combined with earlier methods, acquisition
time can be further decreased while also limiting quality loss. We show that an
end-to-end, deep learning formulation is highly promising for 4D MRI
reconstruction.
- Abstract（参考訳）: 臓器の動きは、画像誘導の介入において未解決の課題となる。
この問題を解決するために、時間分解型体積磁気共鳴イメージング(4D MRI)の研究分野が発展してきた。
しかし、現在の手法は時間的・空間的解像度の不足や長い取得時間があるため、ほとんどの介入設定には適さない。
本研究では,MRガイド下手術に対する視野が大きいリアルタイム高分解能4次元MRIのための新しいアプローチを提案する。
この目的のために、我々は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練し、被験者のライブ2DナビゲータMRIから肝臓の呼吸状態を正確に予測する3D肝MRIを予測した。
本手法は2つの方法で使用可能である: まず, 実時間に近い4次元mriを高品質・高分解能で再構成できる(同方性1.8mmボクセルサイズ0.6s/ボリュームの209x128x128マトリックスサイズ)。
第2に, 時間分解能が0.2s/ボリューム以下の回顧的4次元再構成に使用し, 放射線治療に使用できる。
平均目標登録誤差 (TRE) は1.19$\pm$0.74mmであり, ボクセルサイズ以下である。
この結果と最先端の4D MRI再構成との比較を行った。
視覚的評価は同等の品質を示す。
取得時間を2分に短縮した小さなトレーニングサイズでは,有望な結果が得られ,24分で高品質な結果が得られることを示す。
提案手法は従来手法と容易に組み合わせることができるため,品質損失を抑えつつ,取得時間を短縮することができる。
エンド・ツー・エンドのディープラーニングは4次元mri再構成に非常に有望である。
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