論文の概要: DS3-Net: Difficulty-perceived Common-to-T1ce Semi-Supervised Multimodal MRI Synthesis Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06920v1
• Date: Mon, 14 Mar 2022 08:22:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-03-16 04:03:23.212198
• Title: DS3-Net: Difficulty-perceived Common-to-T1ce Semi-Supervised Multimodal MRI Synthesis Network
• Title（参考訳）: DS3-Net:多モードMRI合成ネットワーク
• Authors: Ziqi Huang, Li Lin, Pujin Cheng, Kai Pan, Xiaoying Tang
• Abstract要約: 本稿では,多モードMRI合成ネットワーク(DS3-Net)を提案する。 5%のペアデータしか持たないDS3-Netは、100%ペアデータを利用した最先端の画像翻訳手法と競合し、平均SSIMは0.8947、平均PSNRは23.60である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9562534927482704
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Contrast-enhanced T1 (T1ce) is one of the most essential magnetic resonance imaging (MRI) modalities for diagnosing and analyzing brain tumors, especially gliomas. In clinical practice, common MRI modalities such as T1, T2, and fluid attenuation inversion recovery are relatively easy to access while T1ce is more challenging considering the additional cost and potential risk of allergies to the contrast agent. Therefore, it is of great clinical necessity to develop a method to synthesize T1ce from other common modalities. Current paired image translation methods typically have the issue of requiring a large amount of paired data and do not focus on specific regions of interest, e.g., the tumor region, in the synthesization process. To address these issues, we propose a Difficulty-perceived common-to-T1ce Semi-Supervised multimodal MRI Synthesis network (DS3-Net), involving both paired and unpaired data together with dual-level knowledge distillation. DS3-Net predicts a difficulty map to progressively promote the synthesis task. Specifically, a pixelwise constraint and a patchwise contrastive constraint are guided by the predicted difficulty map. Through extensive experiments on the publiclyavailable BraTS2020 dataset, DS3-Net outperforms its supervised counterpart in each respect. Furthermore, with only 5% paired data, the proposed DS3-Net achieves competitive performance with state-of-theart image translation methods utilizing 100% paired data, delivering an average SSIM of 0.8947 and an average PSNR of 23.60.
• Abstract（参考訳）: 造影T1(Contrast-enhanced T1ce)は、脳腫瘍、特にグリオーマの診断と解析に最も必須な磁気共鳴画像(MRI)の1つである。 臨床実践では、T1, T2, および流体減衰インバージョンリカバリのような一般的なMRIモダリティは比較的容易にアクセスでき、一方T1ceはコントラスト剤に対するアレルギーの追加コストと潜在的なリスクを考慮して、より困難である。 したがって、他の共通モダリティからT1ceを合成する方法を開発することは、非常に臨床的に必要である。 現在のペア画像翻訳法は、通常、大量のペアデータを必要とする問題があり、合成過程において、腫瘍領域のような特定の関心領域に焦点を当てない。 これらの問題に対処するために,2段階の知識蒸留を伴うペアデータとアンペアデータを含む,難易度の高い半スーパービジョン型マルチモーダルMRI合成ネットワーク(DS3-Net)を提案する。 DS3-Netは、合成タスクを段階的に促進する難易度マップを予測する。 具体的には、予測難易度マップにより、画素方向の制約とパッチ方向のコントラスト性のある制約を導出する。 公開されているBraTS2020データセットに関する広範な実験を通じて、DS3-Netは各点で教師付きデータセットよりも優れています。 さらに、5%のペアデータしか持たないDS3-Netは、100%ペアデータを利用した最先端画像翻訳手法と競合し、平均SSIMが0.8947、平均PSNRが23.60となる。

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