論文の概要: Subject-specific quantitative susceptibility mapping using patch based deep image priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06471v1
• Date: Mon, 10 Oct 2022 02:28:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 15:14:29.975808
• Title: Subject-specific quantitative susceptibility mapping using patch based deep image priors
• Title（参考訳）: パッチベース深部画像を用いた被写体特異的定量感受性マッピング
• Authors: Arvind Balachandrasekaran, Davood Karimi, Camilo Jaimes and Ali Gholipour
• Abstract要約: そこで本研究では,被検者固有のパッチベースの教師なし学習アルゴリズムを提案し,その感受性マップを推定する。 我々は、深層畳み込みニューラルネットワークを用いて、地図のパッチにまたがる冗長性を利用して、問題をうまく解決する。 このアルゴリズムを3次元インビジョデータセットで検証し、競合する手法よりも改良された再構成を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.734472448148333
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantitative Susceptibility Mapping is a parametric imaging technique to estimate the magnetic susceptibilities of biological tissues from MRI phase measurements. This problem of estimating the susceptibility map is ill posed. Regularized recovery approaches exploiting signal properties such as smoothness and sparsity improve reconstructions, but suffer from over-smoothing artifacts. Deep learning approaches have shown great potential and generate maps with reduced artifacts. However, for reasonable reconstructions and network generalization, they require numerous training datasets resulting in increased data acquisition time. To overcome this issue, we proposed a subject-specific, patch-based, unsupervised learning algorithm to estimate the susceptibility map. We make the problem well-posed by exploiting the redundancies across the patches of the map using a deep convolutional neural network. We formulated the recovery of the susceptibility map as a regularized optimization problem and adopted an alternating minimization strategy to solve it. We tested the algorithm on a 3D invivo dataset and, qualitatively and quantitatively, demonstrated improved reconstructions over competing methods.
• Abstract（参考訳）: 定量的感受性マッピングは、MRI位相測定から生体組織の磁気感受性を推定するためのパラメトリックイメージング技術である。 感受性マップを推定するこの問題は不適切である。 正規化リカバリアプローチは、滑らかさやスパーシティといった信号特性を活用し、再構築を改善するが、過剰なスムースアーティファクトに苦しむ。 ディープラーニングアプローチは大きな可能性を示し、アーチファクトを減らしたマップを生成する。 しかし、合理的な再構築とネットワークの一般化のためには、多くのトレーニングデータセットが必要である。 この問題を解決するために,本研究では,被検者固有のパッチベースの教師なし学習アルゴリズムを提案する。 我々は,深層畳み込みニューラルネットワークを用いて,地図のパッチにまたがる冗長性を活用し,この問題をうまく解決する。 正則化最適化問題としてサセプティビリティマップの復元を定式化し,それを解決するための交互最小化戦略を採用した。 このアルゴリズムを3d invivoデータセット上でテストし,質的かつ定量的に,競合する手法に対する再構成の改善を実証した。

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