論文の概要: Conversion Between CT and MRI Images Using Diffusion and Score-Matching Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12104v1
• Date: Sat, 24 Sep 2022 23:50:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 18:09:41.601085
• Title: Conversion Between CT and MRI Images Using Diffusion and Score-Matching Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルとスコアマッチングモデルを用いたCT画像とMRI画像の変換
• Authors: Qing Lyu and Ge Wang
• Abstract要約: 本稿では,拡散モデルとスコアマッチングモデルという,新たなディープラーニングフレームワークを提案する。 以上の結果から, 拡散およびスコアマッチングモデルにより, CNNおよびGANモデルよりも優れた合成CT画像が生成されることがわかった。 本研究は,相補的な画像モダリティを用いて得られた画像に基づいて高品質な画像を生成するために,拡散とスコアマッチングモデルが優れていることを示唆する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.745729132928934
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: MRI and CT are most widely used medical imaging modalities. It is often necessary to acquire multi-modality images for diagnosis and treatment such as radiotherapy planning. However, multi-modality imaging is not only costly but also introduces misalignment between MRI and CT images. To address this challenge, computational conversion is a viable approach between MRI and CT images, especially from MRI to CT images. In this paper, we propose to use an emerging deep learning framework called diffusion and score-matching models in this context. Specifically, we adapt denoising diffusion probabilistic and score-matching models, use four different sampling strategies, and compare their performance metrics with that using a convolutional neural network and a generative adversarial network model. Our results show that the diffusion and score-matching models generate better synthetic CT images than the CNN and GAN models. Furthermore, we investigate the uncertainties associated with the diffusion and score-matching networks using the Monte-Carlo method, and improve the results by averaging their Monte-Carlo outputs. Our study suggests that diffusion and score-matching models are powerful to generate high quality images conditioned on an image obtained using a complementary imaging modality, analytically rigorous with clear explainability, and highly competitive with CNNs and GANs for image synthesis.
• Abstract（参考訳）: MRIとCTは、最も広く使われている医用画像モダリティである。 放射線治療計画などの診断や治療のためにマルチモダリティ画像を取得することがしばしば必要である。 しかし,マルチモダリティ画像は費用がかかるだけでなく,MRI像とCT像との相違も生じる。 この課題に対処するためには、MRIとCT画像、特にMRIからCT画像への計算変換が有効なアプローチである。 本稿では,この文脈における拡散・スコアマッチングモデルという,新たな深層学習フレームワークの利用を提案する。 具体的には、拡散確率モデルとスコアマッチングモデルを適用し、4つの異なるサンプリング戦略を使用し、それらの性能指標を畳み込みニューラルネットワークと生成逆ネットワークモデルを用いて比較する。 その結果,拡散・スコアマッチングモデルがcnnおよびganモデルよりも優れた合成ct画像を生成することがわかった。 さらに,モンテカルロ法による拡散・スコアマッチングネットワークに関する不確実性を調査し,モンテカルロ出力平均化による結果の改善を行った。 本研究は, 画像合成において, 相補的画像モダリティを用いて高画質の画像を生成するために, 拡散・スコアマッチングモデルが強力であり, 明快な説明性を持つ解析的厳密であり, CNN や GAN と高い競争力を有することを示唆する。

関連論文リスト

• A Unified Model for Compressed Sensing MRI Across Undersampling Patterns [69.19631302047569]
  ディープニューラルネットワークは、アンダーサンプル計測から高忠実度画像を再構成する大きな可能性を示している。 我々のモデルは、離散化に依存しないアーキテクチャであるニューラル演算子に基づいている。 我々の推論速度は拡散法よりも1,400倍速い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T20:03:57Z)
• Cross-conditioned Diffusion Model for Medical Image to Image Translation [22.020931436223204]
  医用画像から画像への変換のためのクロスコンディショニング拡散モデル(CDM)を提案する。 まず、目的のモダリティの分布をモデル化するためのモダリティ固有表現モデル(MRM)を提案する。 そして、MDN(Modality-Decoupled Diffusion Network)を設計し、MRMから効率よく効果的に分布を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-13T02:48:56Z)
• CC-DCNet: Dynamic Convolutional Neural Network with Contrastive Constraints for Identifying Lung Cancer Subtypes on Multi-modality Images [13.655407979403945]
  肺がんサブタイプを多次元・多モード画像で正確に分類するための新しい深層学習ネットワークを提案する。 提案モデルの強みは, 対のCT-病理画像セットと独立のCT画像セットの両方を動的に処理できることにある。 また,ネットワーク学習を通じてモダリティ関係を定量的にマッピングするコントラスト制約モジュールも開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T01:42:00Z)
• Leveraging Multimodal CycleGAN for the Generation of Anatomically Accurate Synthetic CT Scans from MRIs [1.779948689352186]
  我々は、MRIから合成CTスキャンを生成するために、Deep Learningモデルの異なる構成の能力を解析する。 異なるMRIモダリティからCTスキャンを生成するために、コントラスト剤を使用しないいくつかのCycleGANモデルを教師なしで訓練した。 結果から, 入力のモーダル性に応じて, モデルが全く異なる性能を持つことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T16:38:59Z)
• NeuroPictor: Refining fMRI-to-Image Reconstruction via Multi-individual Pretraining and Multi-level Modulation [55.51412454263856]
  本稿では,fMRI信号を用いた拡散モデル生成過程を直接変調することを提案する。 様々な個人から約67,000 fMRI-imageペアのトレーニングを行うことで,fMRI-to-imageデコーディング能力に優れたモデルが得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T02:42:52Z)
• Style transfer between Microscopy and Magnetic Resonance Imaging via Generative Adversarial Network in small sample size settings [49.84018914962972]
  磁気共鳴イメージング(MRI)のクロスモーダル増強と、同じ組織サンプルに基づく顕微鏡イメージングが期待できる。 コンディショナル・ジェネレーティブ・逆境ネットワーク (cGAN) アーキテクチャを用いて, コーパス・カロサムのMRI画像から顕微鏡組織像を生成する方法を検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T13:58:53Z)
• CoNeS: Conditional neural fields with shift modulation for multi-sequence MRI translation [5.662694302758443]
  マルチシーケンスMRI(Multi-sequence magnetic resonance imaging)は、現代の臨床研究とディープラーニング研究の両方に広く応用されている。 画像取得プロトコルの違いや、患者のコントラスト剤の禁忌が原因で、MRIの1つ以上の配列が欠落することがしばしば起こる。 1つの有望なアプローチは、生成モデルを利用して欠落したシーケンスを合成することであり、これはサロゲート獲得の役割を果たす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-06T19:01:58Z)
• Classification of lung cancer subtypes on CT images with synthetic pathological priors [41.75054301525535]
  同症例のCT像と病理像との間には,画像パターンに大規模な関連性が存在する。 肺がんサブタイプをCT画像上で正確に分類するための自己生成型ハイブリッド機能ネットワーク(SGHF-Net)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-09T02:04:05Z)
• On Sensitivity and Robustness of Normalization Schemes to Input Distribution Shifts in Automatic MR Image Diagnosis [58.634791552376235]
  深層学習(DL)モデルは、再構成画像を入力として、複数の疾患の診断において最先端のパフォーマンスを達成した。 DLモデルは、トレーニングとテストフェーズ間の入力データ分布の変化につながるため、さまざまなアーティファクトに敏感である。 本稿では,グループ正規化やレイヤ正規化といった他の正規化手法を用いて,画像のさまざまなアーチファクトに対して,モデル性能にロバスト性を注入することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-23T03:09:03Z)
• Optimizing Sampling Patterns for Compressed Sensing MRI with Diffusion Generative Models [75.52575380824051]
  圧縮センシングマルチコイルMRIにおけるサブサンプリングパターンを最適化する学習手法を提案する。 拡散モデルとMRI計測プロセスにより得られた後部平均推定値に基づいて1段階の再構成を行う。 本手法では,効果的なサンプリングパターンの学習には5つのトレーニング画像が必要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T22:09:06Z)
• A Multi-Stage Attentive Transfer Learning Framework for Improving COVID-19 Diagnosis [49.3704402041314]
  新型コロナの診断を改善するための多段階集中移動学習フレームワークを提案する。 提案するフレームワークは、複数のソースタスクと異なるドメインのデータから知識を学習し、正確な診断モデルを訓練する3つの段階からなる。 本稿では,肺CT画像のマルチスケール表現を学習するための自己教師付き学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-14T01:39:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。