論文の概要: Accelerated and Quantitative 3D Semisolid MT/CEST Imaging using a Generative Adversarial Network (GAN-CEST)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11297v2
• Date: Sat, 5 Aug 2023 12:34:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-08-09 01:10:38.307351
• Title: Accelerated and Quantitative 3D Semisolid MT/CEST Imaging using a Generative Adversarial Network (GAN-CEST)
• Title（参考訳）: generative adversarial network(gan-cest)を用いた3次元mt/cest画像の高速化と定量化
• Abstract要約: GAN-CEST(Generative Adversarial Network supervised framework)は、入力データ空間から定量的な交換パラメータ空間へのマッピングを学習するために訓練された。 GAN-CESTは、定量半固体MT/CESTマッピングの取得時間を著しく短縮することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Purpose: To substantially shorten the acquisition time required for quantitative 3D chemical exchange saturation transfer (CEST) and semisolid magnetization transfer (MT) imaging and allow for rapid chemical exchange parameter map reconstruction. Methods: Three-dimensional CEST and MT magnetic resonance fingerprinting (MRF) datasets of L-arginine phantoms, whole-brains, and calf muscles from healthy volunteers, cancer patients, and cardiac patients were acquired using 3T clinical scanners at 3 different sites, using 3 different scanner models and coils. A generative adversarial network supervised framework (GAN-CEST) was then designed and trained to learn the mapping from a reduced input data space to the quantitative exchange parameter space, while preserving perceptual and quantitative content. Results: The GAN-CEST 3D acquisition time was 42-52 seconds, 70% shorter than CEST-MRF. The quantitative reconstruction of the entire brain took 0.8 seconds. An excellent agreement was observed between the ground truth and GAN-based L-arginine concentration and pH values (Pearson's r > 0.97, NRMSE < 1.5%). GAN-CEST images from a brain-tumor subject yielded a semi-solid volume fraction and exchange rate NRMSE of 3.8$\pm$1.3% and 4.6$\pm$1.3%, respectively, and SSIM of 96.3$\pm$1.6% and 95.0$\pm$2.4%, respectively. The mapping of the calf-muscle exchange parameters in a cardiac patient, yielded NRMSE < 7% and SSIM > 94% for the semi-solid exchange parameters. In regions with large susceptibility artifacts, GAN-CEST has demonstrated improved performance and reduced noise compared to MRF. Conclusion: GAN-CEST can substantially reduce the acquisition time for quantitative semisolid MT/CEST mapping, while retaining performance even when facing pathologies and scanner models that were not available during training.
• Abstract（参考訳）: 目的: 定量的な3次元化学交換飽和移動(CEST)および半固体磁化移動(MT)イメージングに必要な取得時間を著しく短縮し、迅速な化学交換パラメータマップの再構築を可能にする。 方法: 健常者, がん患者, 心臓患者のL-アルギニンファントム, 全身脳, ふくらはぎ筋の3次元CESTおよびMT磁気共鳴指紋(MRF)データセットを, 3つの異なるスキャナーモデルとコイルを用いて3つの異なる部位の3T臨床スキャナーを用いて取得した。 次にgan-cest(generative adversarial network supervised framework)を設計、訓練し、入力データ空間から量的交換パラメータ空間へのマッピングを学習し、知覚的および定量的なコンテンツを保存した。 結果: GAN-CEST 3D取得時間は42-52秒で, CEST-MRFより70%短かった。 脳全体の定量的再構築には0.8秒を要した。 GANをベースとしたL-アルギニン濃度とpH(Pearson's r > 0.97, NRMSE < 1.5%)との間には良好な一致が認められた。 脳腫瘍患者のGAN-CEST画像は、それぞれ3.8$\pm$1.3%と4.6$\pm$1.3%、SSIMは96.3$\pm$1.6%、95.0$\pm$2.4%である。 半固体交換パラメータはnrmse < 7%, ssim > 94%であった。 GAN-CESTはMRFに比べて性能が向上しノイズが低減した。 結論: GAN-CESTは,訓練中に利用できない病態やスキャナーモデルに直面する場合であっても,定量的半固形MT/CESTマッピングの取得時間を著しく短縮することができる。

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