論文の概要: Spatial Attention-based Implicit Neural Representation for Arbitrary Reduction of MRI Slice Spacing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11346v2
• Date: Mon, 20 Mar 2023 01:59:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 04:27:48.139303
• Title: Spatial Attention-based Implicit Neural Representation for Arbitrary Reduction of MRI Slice Spacing
• Title（参考訳）: MRIスライスス間隔の任意縮小のための空間的アテンションに基づくインシシットニューラル表現
• Authors: Xin Wang, Sheng Wang, Honglin Xiong, Kai Xuan, Zixu Zhuang, Mengjun Liu, Zhenrong Shen, Xiangyu Zhao, Lichi Zhang, Qian Wang
• Abstract要約: 本稿では,MR間隔を任意に削減するための空間注意に基づくインプシットニューラル表現(SA-INR)ネットワークを提案する。 SA-INRは、座標を連続的に3次元空間にサンプリングすることにより、任意のスライス間隔でMR画像を再構成することができる。 HCP-1200データセットと臨床膝関節MRデータセットを用いて本手法の評価を行い,他の方法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.16588480746507
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Magnetic resonance (MR) images collected in 2D clinical protocols typically have large inter-slice spacing, resulting in high in-plane resolution and reduced through-plane resolution. Super-resolution technique can enhance the through-plane resolution of MR images to facilitate downstream visualization and computer-aided diagnosis. However, most existing works train the super-resolution network at a fixed scaling factor, which is not friendly to clinical scenes of varying inter-slice spacing in MR scanning. Inspired by the recent progress in implicit neural representation, we propose a Spatial Attention-based Implicit Neural Representation (SA-INR) network for arbitrary reduction of MR inter-slice spacing. The SA-INR aims to represent an MR image as a continuous implicit function of 3D coordinates. In this way, the SA-INR can reconstruct the MR image with arbitrary inter-slice spacing by continuously sampling the coordinates in 3D space. In particular, a local-aware spatial attention operation is introduced to model nearby voxels and their affinity more accurately in a larger receptive field. Meanwhile, to improve the computational efficiency, a gradient-guided gating mask is proposed for applying the local-aware spatial attention to selected areas only. We evaluate our method on the public HCP-1200 dataset and the clinical knee MR dataset to demonstrate its superiority over other existing methods.
• Abstract（参考訳）: 2次元臨床プロトコルで収集された磁気共鳴(MR)画像は、通常、大きなスライス間隔を持ち、平面内解像度が高く、平面内解像度が低下する。 超解像技術はmr画像の平面分解能を高め、下流の可視化とコンピュータ支援診断を容易にする。 しかし、既存のほとんどの研究は、MRIスキャンにおける様々なスライス間隔の臨床シーンに適さない、一定のスケーリング係数で超解像ネットワークを訓練している。 暗黙的ニューラル表現の最近の進歩に触発されて,MR間隔を任意に縮小する空間的注意に基づくインプリシットニューラル表現(SA-INR)ネットワークを提案する。 SA-INRは、3次元座標の連続的な暗黙関数としてMR画像を表現することを目的としている。 これにより、SA-INRは、3次元空間内の座標を連続的にサンプリングすることにより、任意のスライス間隔でMR画像を再構成することができる。 特に、近くのボクセルとその親和性をより大きな受容野でより正確にモデル化するために、ローカルアウェア空間注意操作を導入する。 一方,計算効率を向上させるため,局所認識空間注意を選択領域のみに適用するグラデーションガイド型ゲーティングマスクが提案されている。 HCP-1200データセットと臨床膝関節MRデータセットを用いて本手法の評価を行い,他の方法よりも優れていることを示す。

関連論文リスト

• Learning Two-factor Representation for Magnetic Resonance Image Super-resolution [1.294284364022674]
  2要素表現に基づくMR画像超解像法を提案する。 具体的には、強度信号を学習可能な基底と係数の線形結合に分解する。 提案手法は最先端の性能を達成し,より優れた視覚的忠実度とロバスト性を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-15T13:32:24Z)
• Inter-slice Super-resolution of Magnetic Resonance Images by Pre-training and Self-supervised Fine-tuning [49.197385954021456]
  臨床実践では、2次元磁気共鳴(MR)シーケンスが広く採用されている。個々の2次元スライスを積み重ねて3次元ボリュームを形成できるが、比較的大きなスライスススペーシングは可視化とその後の解析タスクに課題をもたらす可能性がある。 スライス間隔を低減するため,ディープラーニングに基づく超解像技術が広く研究されている。 現在のほとんどのソリューションは、教師付きトレーニングのために、かなりの数の高解像度と低解像度の画像を必要とするが、通常は現実のシナリオでは利用できない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T02:20:26Z)
• SDR-Former: A Siamese Dual-Resolution Transformer for Liver Lesion Classification Using 3D Multi-Phase Imaging [59.78761085714715]
  本研究は肝病変分類のための新しいSDR-Formerフレームワークを提案する。 提案フレームワークは2つの臨床データセットに関する総合的な実験を通じて検証された。 科学コミュニティを支援するため,肝病変解析のための多段階MRデータセットを公開しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T06:32:56Z)
• NeRF Solves Undersampled MRI Reconstruction [1.3597551064547502]
  本稿では,Neural Radiance Field(NeRF)の概念を利用したMRI技術について述べる。 ラジアルアンダーサンプリングにより、対応する撮像問題をスパースビューレンダリングデータから画像モデリングタスクに再構成することができる。 空間座標から画像強度を出力する多層パーセプトロンは、所定の測定データと所望の画像との間のMR物理駆動レンダリング関係を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T18:37:42Z)
• Resolution- and Stimulus-agnostic Super-Resolution of Ultra-High-Field Functional MRI: Application to Visual Studies [1.8327547104097965]
  高分解能fMRIは脳のメソスケール組織への窓を提供する。 しかし、高い空間分解能はスキャン時間を増加させ、低信号とコントラスト-ノイズ比を補う。 本研究では,fMRIのための深層学習に基づく3次元超解像法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-25T03:33:36Z)
• Arbitrary Reduction of MRI Inter-slice Spacing Using Hierarchical Feature Conditional Diffusion [13.979654208364948]
  超高解像度技術は、2DスキャンしたMR画像のスライス間隔を減らし、下流での視覚体験とコンピュータ支援診断を容易にする。 既存のほとんどの超解像法は一定のスケーリング比で訓練されており、MRスキャンがスライス間隔の異なる臨床環境では不都合である。 本稿では階層型特徴条件拡散法(HiFi-Diff)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-16T12:05:46Z)
• Multi-Modal MRI Reconstruction with Spatial Alignment Network [51.74078260367654]
  臨床実践では、複数のコントラストを持つMRIが1つの研究で取得されるのが普通である。 近年の研究では、異なるコントラストやモダリティの冗長性を考慮すると、k空間にアンダーサンプリングされたMRIの目標モダリティは、完全にサンプリングされたシーケンスの助けを借りてよりよく再構成できることが示されている。 本稿では,空間アライメントネットワークと再構成を統合し,再構成対象のモダリティの質を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-12T08:46:35Z)
• ShuffleUNet: Super resolution of diffusion-weighted MRIs using deep learning [47.68307909984442]
  SISR(Single Image Super-Resolution)は、1つの低解像度入力画像から高解像度(HR)の詳細を得る技術である。 ディープラーニングは、大きなデータセットから事前知識を抽出し、低解像度の画像から優れたMRI画像を生成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-25T14:52:23Z)
• Enhanced 3D Myocardial Strain Estimation from Multi-View 2D CMR Imaging [0.0]
  CMR SSFP画像からの複数方向からの相補的変位情報を組み合わせた3次元心筋ひずみ推定法を提案する。 商用ソフトウェア(セグメント,メドビソ)に実装された2次元非剛性登録アルゴリズムを用いて,短軸,4角,2角のビューのセットを登録する。 次に, 運動3方向の補間関数を作成し, 患者固有の左室の四面体メッシュ表現を変形させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-25T22:47:50Z)
• Hierarchical Amortized Training for Memory-efficient High Resolution 3D GAN [52.851990439671475]
  本稿では,高解像度な3D画像を生成することができる新しいエンドツーエンドGANアーキテクチャを提案する。 トレーニングと推論の異なる構成を使用することで、この目標を達成する。 3次元胸郭CTと脳MRIの実験により、我々のアプローチは画像生成における最先端技術より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-05T02:33:04Z)
• Spatial-Spectral Residual Network for Hyperspectral Image Super-Resolution [82.1739023587565]
  ハイパースペクトル画像超解像のための新しいスペクトル空間残差ネットワーク(SSRNet)を提案する。 提案手法は,2次元畳み込みではなく3次元畳み込みを用いて空間スペクトル情報の探索を効果的に行うことができる。 各ユニットでは空間的・時間的分離可能な3次元畳み込みを用いて空間的・スペクトル的な情報を抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-14T03:34:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。