論文の概要: Affine Transformation Edited and Refined Deep Neural Network for
Quantitative Susceptibility Mapping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13942v1
- Date: Fri, 25 Nov 2022 07:54:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-28 18:05:04.495403
- Title: Affine Transformation Edited and Refined Deep Neural Network for
Quantitative Susceptibility Mapping
- Title（参考訳）: 定量的サセプティビリティマッピングのためのアフィン変換編集・精製ディープニューラルネットワーク
- Authors: Zhuang Xiong, Yang Gao, Feng Liu, Hongfu Sun
- Abstract要約: 定量的サセプティビリティマッピング(QSM)のための、エンドツーエンドのAFfine Transformation Edited and Refined (AFTER)ディープニューラルネットワークを提案する。
任意の取得方向と空間分解能が最大0.6mm等方性に対して最も高い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.772763441035945
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Deep neural networks have demonstrated great potential in solving dipole
inversion for Quantitative Susceptibility Mapping (QSM). However, the
performances of most existing deep learning methods drastically degrade with
mismatched sequence parameters such as acquisition orientation and spatial
resolution. We propose an end-to-end AFfine Transformation Edited and Refined
(AFTER) deep neural network for QSM, which is robust against arbitrary
acquisition orientation and spatial resolution up to 0.6 mm isotropic at the
finest. The AFTER-QSM neural network starts with a forward affine
transformation layer, followed by an Unet for dipole inversion, then an inverse
affine transformation layer, followed by a Residual Dense Network (RDN) for QSM
refinement. Simulation and in-vivo experiments demonstrated that the proposed
AFTER-QSM network architecture had excellent generalizability. It can
successfully reconstruct susceptibility maps from highly oblique and
anisotropic scans, leading to the best image quality assessments in simulation
tests and suppressed streaking artifacts and noise levels for in-vivo
experiments compared with other methods. Furthermore, ablation studies showed
that the RDN refinement network significantly reduced image blurring and
susceptibility underestimation due to affine transformations. In addition, the
AFTER-QSM network substantially shortened the reconstruction time from minutes
using conventional methods to only a few seconds.
- Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークは、量的感受性マッピング(QSM)のための双極子反転を解く大きな可能性を示している。
しかし,既存の深層学習手法の大半の性能は,取得方向や空間分解能といったミスマッチしたシーケンスパラメータによって劇的に劣化する。
本稿では,QSMのための終端から終端までのAFfine Transformation Edited and Refined(AFTER)ディープニューラルネットワークを提案する。
after-qsmニューラルネットワークは、フォワードアフィン変換層から始まり、次に双極子反転のためのunet、次いで逆アフィン変換層から始まり、qsm微細化のための残密ネットワーク(rdn)へと続く。
シミュレーションとin-vivo実験により、提案したアフターQSMネットワークアーキテクチャは優れた一般化性を示した。
高い斜めおよび異方性スキャンからサセプティビリティマップを再現し、シミュレーションテストで最高の画質評価を導き、他の方法と比較して、生体内実験におけるストレッチアーティファクトやノイズレベルを抑制することができる。
さらに,アフィン変換による画像ぼかしや感受性の過小評価をRDN精製網で有意に低減した。
また,after-qsmネットワークは,従来の手法による復元時間を数分から数秒に短縮した。
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