論文の概要: Explicit Abnormality Extraction for Unsupervised Motion Artifact Reduction in Magnetic Resonance Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01732v5
• Date: Fri, 5 Jul 2024 08:07:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 03:22:23.523331
• Title: Explicit Abnormality Extraction for Unsupervised Motion Artifact Reduction in Magnetic Resonance Imaging
• Title（参考訳）: 磁気共鳴画像における教師なし運動アーチファクト低減のための明示的異常抽出
• Authors: Yusheng Zhou, Hao Li, Jianan Liu, Zhengmin Kong, Tao Huang, Euijoon Ahn, Zhihan Lv, Jinman Kim, David Dagan Feng,
• Abstract要約: 運動アーティファクトはMRI(MRI)の品質を損なう モーションアーティファクトリダクション(MAR)のソリューションとしてディープラーニングアプローチが登場した これらの手法の欠点の1つは、トレーニング目的のために2組のモーションアーティファクト崩壊(MA崩壊)とモーションアーティファクトフリー(MA無し)MR画像を取得することにある。 この問題を軽減するために,UNAEN(UN Abnormality extract Network)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.587861167935785
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motion artifacts compromise the quality of magnetic resonance imaging (MRI) and pose challenges to achieving diagnostic outcomes and image-guided therapies. In recent years, supervised deep learning approaches have emerged as successful solutions for motion artifact reduction (MAR). One disadvantage of these methods is their dependency on acquiring paired sets of motion artifact-corrupted (MA-corrupted) and motion artifact-free (MA-free) MR images for training purposes. Obtaining such image pairs is difficult and therefore limits the application of supervised training. In this paper, we propose a novel UNsupervised Abnormality Extraction Network (UNAEN) to alleviate this problem. Our network is capable of working with unpaired MA-corrupted and MA-free images. It converts the MA-corrupted images to MA-reduced images by extracting abnormalities from the MA-corrupted images using a proposed artifact extractor, which intercepts the residual artifact maps from the MA-corrupted MR images explicitly, and a reconstructor to restore the original input from the MA-reduced images. The performance of UNAEN was assessed by experimenting with various publicly available MRI datasets and comparing them with state-of-the-art methods. The quantitative evaluation demonstrates the superiority of UNAEN over alternative MAR methods and visually exhibits fewer residual artifacts. Our results substantiate the potential of UNAEN as a promising solution applicable in real-world clinical environments, with the capability to enhance diagnostic accuracy and facilitate image-guided therapies. Our codes are publicly available at https://github.com/YuSheng-Zhou/UNAEN.
• Abstract（参考訳）: 運動アーティファクトはMRI(MRI)の品質を妥協し、診断結果と画像誘導療法の達成に挑戦する。 近年,モーションアーティファクトリダクション(MAR)のソリューションとして,教師付きディープラーニングアプローチが登場している。 これらの手法の欠点の1つは、トレーニング目的のために2組のモーションアーティファクト崩壊(MA崩壊)とモーションアーティファクトフリー(MA無し)MR画像を取得することにある。 このようなイメージペアの取得は難しいため、教師付きトレーニングの適用が制限される。 本稿では,この問題を緩和するためのunsupervised Abnormality extract Network (UNAEN)を提案する。 我々のネットワークは、未ペアMA故障画像やMAフリー画像を扱うことができる。 提案したアーティファクト抽出器を用いて、MA補正された画像から異常を抽出し、MA補正された画像から残留アーティファクトマップを明示的にインターセプトし、MA補正された画像から元の入力を復元する再構成器を用いて、MA補正された画像からMA補正された画像に変換する。 UNAENの性能は、様々な公開MRIデータセットを実験し、最先端の手法と比較することによって評価された。 定量的評価は、代替のMAR法よりもUNAENの方が優れていることを示し、視覚的に残存する遺物が少ないことを示している。 本研究は, 診断精度の向上と画像誘導療法の促進を図り, 現実の臨床環境に適用可能な有望なソリューションとして, UNAENの可能性を裏付けるものである。 私たちのコードはhttps://github.com/YuSheng-Zhou/UNAEN.comで公開されています。

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