論文の概要: Learning Apparent Diffusion Coefficient Maps from Accelerated Radial
k-Space Diffusion-Weighted MRI in Mice using a Deep CNN-Transformer Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02399v2
- Date: Tue, 1 Aug 2023 19:28:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-03 18:22:11.152135
- Title: Learning Apparent Diffusion Coefficient Maps from Accelerated Radial
k-Space Diffusion-Weighted MRI in Mice using a Deep CNN-Transformer Model
- Title(参考訳): deep cnn-transformerモデルを用いたマウスのラジアルk空間拡散強調mriによる視拡散係数マップの学習
- Authors: Yuemeng Li, Miguel Romanello Joaquim, Stephen Pickup, Hee Kwon Song,
Rong Zhou, Yong Fan
- Abstract要約: 高速DWIデータから高品質な見かけ拡散係数(ADC)マップを生成する深層学習法を開発した。
147マウスのDWIデータをトレーニングし,36マウスのDWIデータと比較した。
- 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 apparent diffusion
coefficient (ADC) maps. Methods: A deep learning method was developed to
generate accurate ADC maps from accelerated DWI data acquired with the
Rad-DW-SE method. The deep learning method integrates convolutional neural
networks (CNNs) with vision transformers to generate high quality ADC maps from
accelerated 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 acceleration factors of 4x and 8x compared to the original
acquisition parameters. We have made our code publicly available at GitHub:
https://github.com/ymli39/DeepADC-Net-Learning-Apparent-Diffusion-Coefficient-Maps,
and our dataset can be downloaded at
https://pennpancreaticcancerimagingresource.github.io/data.html. Results:
Ablation studies and experimental results have demonstrated that the proposed
deep learning model generates higher quality ADC maps from accelerated DWI data
than alternative deep learning methods under comparison when their performance
is quantified in whole images as well as in regions of interest, including
tumors, kidneys, and muscles. Conclusions: The deep learning method with
integrated CNNs and transformers provides an effective means to accurately
compute ADC maps from accelerated DWI data acquired with the Rad-DW-SE method.
- Abstract(参考訳): 目的: 高品質な見かけ拡散係数(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コー(Rad-DW-SE)取得法を高速化すること。
方法: Rad-DW-SE法により得られた加速DWIデータから, 正確なADCマップを生成するための深層学習法を開発した。
深層学習法は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を視覚変換器と統合し、単例のADCモデル適合項で正規化された加速DWIデータから高品質のADCマップを生成する。
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データに対して,元の獲得パラメータと比較して4倍,8倍の加速係数で評価された。
私たちはGitHubでコードを公開しました。 https://github.com/ymli39/DeepADC-Net-Learning-Apparent-Diffusion-Coefficient-Maps。
結果: アブレーション実験と実験の結果から, 画像全体および腫瘍, 腎臓, 筋肉などの興味のある領域において, 従来のdwiデータと比較して, より高品質なadcマップが得られた。
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法で取得した加速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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