論文の概要: AFFIRM: Affinity Fusion-based Framework for Iteratively Random Motion correction of multi-slice fetal brain MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05851v1
• Date: Thu, 12 May 2022 02:54:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-13 14:24:17.510779
• Title: AFFIRM: Affinity Fusion-based Framework for Iteratively Random Motion correction of multi-slice fetal brain MRI
• Title（参考訳）: アサーブ:アフィニティ融合を用いたマルチスライス胎児脳mriの反復的無作為運動補正フレームワーク
• Authors: Wen Shi, Haoan Xu, Cong Sun, Jiwei Sun, Yamin Li, Xinyi Xu, Tianshu Zheng, Yi Zhang, Guangbin Wang and Dan Wu
• Abstract要約: Affinity Fusion-based Framework for Iteratively Random Motion correct of the multi-slice fetal brain MRI。 複数のスライスからシーケンシャルな動きを学習し、親和性融合を用いて2次元スライスと再構成された3次元ボリュームの特徴を統合する。 この方法は、脳の向きに関係なく正確に動きを推定し、シミュレートされた動き破壊データに対して、他の最先端の学習法より優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.087220876070477
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-slice magnetic resonance images of the fetal brain are usually contaminated by severe and arbitrary fetal and maternal motion. Hence, stable and robust motion correction is necessary to reconstruct high-resolution 3D fetal brain volume for clinical diagnosis and quantitative analysis. However, the conventional registration-based correction has a limited capture range and is insufficient for detecting relatively large motions. Here, we present a novel Affinity Fusion-based Framework for Iteratively Random Motion (AFFIRM) correction of the multi-slice fetal brain MRI. It learns the sequential motion from multiple stacks of slices and integrates the features between 2D slices and reconstructed 3D volume using affinity fusion, which resembles the iterations between slice-to-volume registration and volumetric reconstruction in the regular pipeline. The method accurately estimates the motion regardless of brain orientations and outperforms other state-of-the-art learning-based methods on the simulated motion-corrupted data, with a 48.4% reduction of mean absolute error for rotation and 61.3% for displacement. We then incorporated AFFIRM into the multi-resolution slice-to-volume registration and tested it on the real-world fetal MRI scans at different gestation stages. The results indicated that adding AFFIRM to the conventional pipeline improved the success rate of fetal brain super-resolution reconstruction from 77.2% to 91.9%.
• Abstract（参考訳）: 胎児脳のマルチスライス磁気共鳴画像は通常、重篤で任意の胎児と母体の動きによって汚染される。 したがって, 安定かつロバストな動作補正は, 臨床診断および定量的解析のために, 高分解能3次元胎児脳体積を再構成するために必要である。 しかし、従来の登録ベース補正は捕捉範囲が限られており、比較的大きな動きを検出するには不十分である。 そこで本研究では,マルチスライス胎児脳MRIの反復ランダム運動(AFFIRM)補正のためのAffinity Fusionベースのフレームワークを提案する。 複数のスライスのスタックからシーケンシャルな動きを学び、2dスライスと再構築された3dボリュームの間の特徴をアフィニティ融合を用いて統合する。 この方法は、脳の向きに関係なく正確な動きを推定し、シミュレーションされた動き分解データによる他の最先端学習法よりも優れており、回転の平均絶対誤差が48.4%減少し、変位が61.3%減少している。 次に,AFFIRMをマルチレゾリューションスライス・ツー・ボリューム登録に組み込み,異なる妊娠段階の胎児MRIで検査した。 その結果、AFFIRMを従来のパイプラインに加えることで、胎児脳の超解像再構成の成功率が77.2%から91.9%に向上した。

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