論文の概要: Angular upsampling in diffusion MRI using contextual HemiHex
sub-sampling in q-space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00240v1
- Date: Tue, 1 Nov 2022 03:13:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-02 13:43:00.887088
- Title: Angular upsampling in diffusion MRI using contextual HemiHex
sub-sampling in q-space
- Title（参考訳）: 文脈的ヘミヘックスサブサンプリングを用いた拡散mriにおける角アップサンプリング
- Authors: Abrar Faiyaz, Md Nasir Uddin, Giovanni Schifitto
- Abstract要約: データを関連するコンテキストに組み込むことで、AIモデルが後部を推測するための最大事前情報が提供されることを保証することが重要である。
本稿では,q空間幾何のトレーニングデータサンプリングに好意的に取り組むため,HemiHexサブサンプリングを提案する。
提案手法は, 未知の q-空間を推定し, 先行研究の限界に対処する幾何的に最適化された回帰手法である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (Deep Learning(DL)/ Machine Learning(ML)) techniques
are widely being used to address and overcome all kinds of ill-posed problems
in medical imaging which was or in fact is seemingly impossible. Reducing
gradient directions but harnessing high angular resolution(HAR) diffusion data
in MR that retains clinical features is an important and challenging problem in
the field. While the DL/ML approaches are promising, it is important to
incorporate relevant context for the data to ensure that maximum prior
information is provided for the AI model to infer the posterior. In this paper,
we introduce HemiHex (HH) subsampling to suggestively address training data
sampling on q-space geometry, followed by a nearest neighbor regression
training on the HH-samples to finally upsample the dMRI data. Earlier studies
has tried to use regression for up-sampling dMRI data but yields performance
issues as it fails to provide structured geometrical measures for inference.
Our proposed approach is a geometrically optimized regression technique which
infers the unknown q-space thus addressing the limitations in the earlier
studies.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(Deep Learning(DL)/機械学習(ML))技術は、医療画像におけるあらゆる不適切な問題に対処し、克服するために広く使われている。
臨床像を保持するMRにおける勾配方向の低減と高角分解能(HAR)拡散データの利用は,この分野において重要な課題である。
DL/MLアプローチは有望だが、データに関連するコンテキストを組み込んで、AIモデルが後部を推測するための最大事前情報を提供することが重要である。
本稿では,半ヘックス(hh)サブサンプリングを導入し,q空間幾何におけるトレーニングデータサンプリングを提案的に取り扱うとともに,最寄りのhh-samplesにおける最寄りの回帰トレーニングを行い,最終的にdmriデータをサンプリングする。
以前の研究では、dmriデータのサンプルアップに回帰を用いるが、推論の構造化幾何学的尺度の提供に失敗したため、パフォーマンス上の問題が発生する。
提案手法は, 未知の q-空間を推定し, 先行研究の限界に対処する幾何的に最適化された回帰手法である。
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