論文の概要: Angular Super-Resolution in Diffusion MRI with a 3D Recurrent Convolutional Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15598v1
• Date: Tue, 29 Mar 2022 14:08:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-30 19:46:39.995140
• Title: Angular Super-Resolution in Diffusion MRI with a 3D Recurrent Convolutional Autoencoder
• Title（参考訳）: 3次元畳み込みオートエンコーダを用いた拡散MRIの角超解像
• Authors: Matthew Lyon, Paul Armitage, Mauricio A. \'Alvarez
• Abstract要約: 高分解能拡散MRI(dMRI)データは、臨床環境ではスキャン時間に制限されることが多い。 角領域のdMRIボリュームを超解き放つことができる3次元リカレント畳み込みニューラルネットワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High resolution diffusion MRI (dMRI) data is often constrained by limited scanning time in clinical settings, thus restricting the use of downstream analysis techniques that would otherwise be available. In this work we develop a 3D recurrent convolutional neural network (RCNN) capable of super-resolving dMRI volumes in the angular (q-space) domain. Our approach formulates the task of angular super-resolution as a patch-wise regression using a 3D autoencoder conditioned on target b-vectors. Within the network we use a convolutional long short term memory (ConvLSTM) cell to model the relationship between q-space samples. We compare model performance against a baseline spherical harmonic interpolation and a 1D variant of the model architecture. We show that the 3D model has the lowest error rates across different subsampling schemes and b-values. The relative performance of the 3D RCNN is greatest in the very low angular resolution domain. Code for this project is available at https://github.com/m-lyon/dMRI-RCNN.
• Abstract（参考訳）: 高分解能拡散MRI(dMRI)データはしばしば臨床環境での走査時間制限によって制限されるため、ダウンストリーム解析技術の使用が制限される。 本研究では,3次元反復畳み込みニューラルネットワーク(RCNN)を開発した。 提案手法は,目標bベクトルに条件付き3次元オートエンコーダを用いて,角度分解能のタスクをパッチワイド回帰として定式化する。 ネットワーク内では畳み込み型long short term memory(convlstm)セルを使用して、q空間サンプル間の関係をモデル化します。 モデル性能を,ベースライン球面調和補間とモデルアーキテクチャの1次元不変量と比較する。 3dモデルは,様々なサブサンプリングスキームとb値において,最も低い誤差率を示す。 3D RCNNの相対的な性能は、非常に低い角分解能領域で最大である。 このプロジェクトのコードはhttps://github.com/m-lyon/dMRI-RCNNで公開されている。

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