論文の概要: Flow-based Visual Quality Enhancer for Super-resolution Magnetic
Resonance Spectroscopic Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10181v1
- Date: Wed, 20 Jul 2022 20:19:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-22 12:39:07.135887
- Title: Flow-based Visual Quality Enhancer for Super-resolution Magnetic
Resonance Spectroscopic Imaging
- Title（参考訳）: 超高分解能磁気共鳴分光画像のためのフローベースビジュアルクオリティエンハンサー
- Authors: Siyuan Dong, Gilbert Hangel, Eric Z. Chen, Shanhui Sun, Wolfgang
Bogner, Georg Widhalm, Chenyu You, John A. Onofrey, Robin de Graaf, James S.
Duncan
- Abstract要約: 超高解像度MRSIの視覚的品質を向上させるためのフローベースエンハンサーネットワークを提案する。
我々のエンハンサーネットワークは、追加画像モダリティ(MRI)から解剖情報を取り込み、学習可能なベース分布を使用する。
また,視覚的品質調整や不確実性推定も可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.408365072149795
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Magnetic Resonance Spectroscopic Imaging (MRSI) is an essential tool for
quantifying metabolites in the body, but the low spatial resolution limits its
clinical applications. Deep learning-based super-resolution methods provided
promising results for improving the spatial resolution of MRSI, but the
super-resolved images are often blurry compared to the experimentally-acquired
high-resolution images. Attempts have been made with the generative adversarial
networks to improve the image visual quality. In this work, we consider another
type of generative model, the flow-based model, of which the training is more
stable and interpretable compared to the adversarial networks. Specifically, we
propose a flow-based enhancer network to improve the visual quality of
super-resolution MRSI. Different from previous flow-based models, our enhancer
network incorporates anatomical information from additional image modalities
(MRI) and uses a learnable base distribution. In addition, we impose a guide
loss and a data-consistency loss to encourage the network to generate images
with high visual quality while maintaining high fidelity. Experiments on a
1H-MRSI dataset acquired from 25 high-grade glioma patients indicate that our
enhancer network outperforms the adversarial networks and the baseline
flow-based methods. Our method also allows visual quality adjustment and
uncertainty estimation.
- Abstract（参考訳）: MRSI(MR Resonance Spectroscopic Imaging)は、体内の代謝物の定量化に欠かせないツールであるが、低空間分解能は臨床応用を制限する。
深層学習に基づく超解像法はMRSIの空間分解能を改善するための有望な結果を与えたが、超解像は実験的に取得した高分解能画像と比較してしばしばぼやけている。
画像の視覚品質を改善するために、生成的敵ネットワークで試みられている。
そこで本研究では,学習がより安定かつ解釈可能なフローベースモデルという,他のタイプの生成モデルについて考察する。
具体的には,超高解像度MRSIの視覚的品質を向上させるためのフローベースエンハンサーネットワークを提案する。
従来のフローベースモデルとは違って,我々のエンハンサーネットワークでは,画像モダリティ(MRI)の解剖情報を付加し,学習可能なベース分布を用いる。
また,高い忠実性を維持しつつ,高画質の画像を生成するようネットワークに促すため,ガイドロスとデータ一貫性ロスを課す。
25名の高次グリオーマ患者から取得した1H-MRSIデータセットを用いた実験により,我々のエンハンサーネットワークは対向ネットワークやベースラインフローベース手法よりも優れていることが示された。
また,視覚的品質調整や不確実性推定も可能である。
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