論文の概要: Supervised Denoising of Diffusion-Weighted Magnetic Resonance Images
Using a Convolutional Neural Network and Transfer Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00305v1
- Date: Wed, 1 Jun 2022 08:14:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-02 13:14:55.083969
- Title: Supervised Denoising of Diffusion-Weighted Magnetic Resonance Images
Using a Convolutional Neural Network and Transfer Learning
- Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた拡散重み付き磁気共鳴画像の修正と伝達学習
- Authors: Jakub Jurek, Andrzej Materka, Kamil Ludwisiak, Agata Majos, Kamil
Gorczewski, Kamil Cepuch, Agata Zawadzka
- Abstract要約: 本稿では,現実的な合成MRデータに基づいて訓練された畳み込みニューラルネットワークを用いて,脳の拡散強調画像(DWI)を識別する手法を提案する。
提案手法の適用により,繰り返しスキャンする回数を減らすことにより,スキャン時間の大幅な削減が可能となった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this paper, we propose a method for denoising diffusion-weighted images
(DWI) of the brain using a convolutional neural network trained on realistic,
synthetic MR data. We compare our results to averaging of repeated scans, a
widespread method used in clinics to improve signal-to-noise ratio of MR
images. To obtain training data for transfer learning, we model, in a
data-driven fashion, the effects of echo-planar imaging (EPI): Nyquist ghosting
and ramp sampling. We introduce these effects to the digital phantom of brain
anatomy (BrainWeb). Instead of simulating pseudo-random noise with a defined
probability distribution, we perform noise scans with a brain-DWI-designed
protocol to obtain realistic noise maps. We combine them with the simulated,
noise-free EPI images. We also measure the Point Spread Function in a DW image
of an AJR-approved geometrical phantom and inter-scan movement in a brain scan
of a healthy volunteer. Their influence on image denoising and averaging of
repeated images is investigated at different signal-to-noise ratio levels.
Denoising performance is evaluated quantitatively using the simulated EPI
images and qualitatively in real EPI DWI of the brain. We show that the
application of our method allows for a significant reduction in scan time by
lowering the number of repeated scans. Visual comparisons made in the acquired
brain images indicate that the denoised single-repetition images are less noisy
than multi-repetition averaged images. We also analyse the convolutional neural
network denoiser and point out the challenges accompanying this denoising
method.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,現実的な合成MRデータに基づいて訓練された畳み込みニューラルネットワークを用いて,脳の拡散強調画像(DWI)を分解する手法を提案する。
MR画像の信号-雑音比を改善するために, 臨床で広く用いられている検査結果と比較した。
移動学習のためのトレーニングデータを得るために,我々は,エコープラナー画像(EPI:Nyquist ghosting and ramp sample)の効果をデータ駆動方式でモデル化した。
これらの効果を脳解剖学(brainweb)のデジタルファントムに紹介する。
疑似ランダムノイズを確率分布でシミュレートする代わりに、脳-DWI設計プロトコルを用いてノイズスキャンを行い、現実的なノイズマップを得る。
それらを、シミュレートされたノイズフリーEPI画像と組み合わせる。
また,健常者の脳スキャンにおいて,AJRが承認した幾何学ファントムのDW画像におけるポイントスプレッド関数を測定した。
異なる信号対雑音比で繰り返し画像のデノージングと平均化に与える影響について検討した。
模擬EPI画像を用いて定量的に評価し,脳の実際のEPI DWIにおいて定性的に評価する。
提案手法の適用により,繰り返しスキャンする回数を減らすことにより,スキャン時間の大幅な削減が可能となった。
取得した脳画像の視覚的比較は、復号化単一繰り返し画像が多重反復平均画像よりもノイズが少ないことを示している。
また,畳み込みニューラルネットワークのデノイザーを分析し,このデノイジング手法に伴う課題を指摘する。
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