Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Apparent Diffusion Coefficient Maps from Undersampled Radial k-Space Diffusion-Weighted MRI in Mice using a Deep CNN-Transformer Model in Conjunction with a Monoexponential Model

論文の概要: Learning Apparent Diffusion Coefficient Maps from Undersampled Radial k-Space Diffusion-Weighted MRI in Mice using a Deep CNN-Transformer Model in Conjunction with a Monoexponential Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02399v1
Date: Wed, 6 Jul 2022 01:53:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-07 14:21:49.816889
Title: Learning Apparent Diffusion Coefficient Maps from Undersampled Radial k-Space Diffusion-Weighted MRI in Mice using a Deep CNN-Transformer Model in Conjunction with a Monoexponential Model
Title（参考訳）: 深部CNN-transformerモデルを用いたマウスの放射状k空間拡散強調MRIからの特異拡散係数マップの学習
Authors: Yuemeng Li, Hee Kwon Song, Miguel Romanello Joaquim, Stephen Pickup, Rong Zhou, Yong Fan
Abstract要約: アンダーサンプドDWIデータから正確なADCマップ再構成を生成するディープラーニング法を開発した。モデルは147マウスのDWIデータに基づいて訓練され、36マウスのDWIデータに基づいて4倍、8倍のアンダーサンプリング率で評価された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2070469642948587
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Purpose: To accelerate radially sampled diffusion weighted spin-echo (Rad-DW-SE) acquisition method for generating high quality of apparent diffusion coefficient (ADC) maps. Methods: A deep learning method was developed to generate accurate ADC map reconstruction from undersampled DWI data acquired with the Rad-DW-SE method. The deep learning method integrates convolutional neural networks (CNNs) with vison transformers to generate high quality ADC maps from undersampled DWI data, regularized by a monoexponential ADC model fitting term. A model was trained on DWI data of 147 mice and evaluated on DWI data of 36 mice, with undersampling rates of 4x and 8x. Results: Ablation studies and experimental results have demonstrated that the proposed deep learning model can generate high quality ADC maps from undersampled DWI data, better than alternative deep learning methods under comparison, with their performance quantified on different levels of images, tumors, kidneys, and muscles. Conclusions: The deep learning method with integrated CNNs and transformers provides an effective means to accurately compute ADC maps from undersampled DWI data acquired with the Rad-DW-SE method.
Abstract（参考訳）: 目的: 高品質のADCマップを生成するために, 放射サンプリング拡散強調スピンエチョ(Rad-DW-SE)取得法を高速化すること。方法: Rad-DW-SE法により得られたアンダーサンプルDWIデータから, 正確なADCマップ再構成を生成するための深層学習法を開発した。深層学習法は、単例のADCモデル適合項で正規化されるアンダーサンプルDWIデータから高品質なADCマップを生成するために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とバイソン変換器を統合する。モデルは147マウスのDWIデータに基づいて訓練され、36マウスのDWIデータに基づいて4倍、8倍のアンダーサンプリング率で評価された。結果: アブレーション実験と実験の結果から, 提案する深層学習モデルは, 画像, 腫瘍, 腎臓, 筋肉の異なるレベルにおいて定量化され, 比較対象の深層学習法よりも優れたdwiデータから高品質なadcマップを生成できることが示された。結論:CNNとトランスフォーマーを統合したディープラーニング手法は,Rad-DW-SE法で得られたアンダーサンプルDWIデータから,ADCマップを正確に計算する有効な手段を提供する。

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