論文の概要: Physics-based network fine-tuning for robust quantitative susceptibility mapping from high-pass filtered phase

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03844v1
• Date: Fri, 5 May 2023 20:47:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-09 19:14:10.657716
• Title: Physics-based network fine-tuning for robust quantitative susceptibility mapping from high-pass filtered phase
• Title（参考訳）: 高域フィルタ位相からのロバストな定量的感受性マッピングのための物理ネットワーク微細チューニング
• Authors: Jinwei Zhang, Alexey Dimov, Chao Li, Hang Zhang, Thanh D. Nguyen, Pascal Spincemaille, Yi Wang
• Abstract要約: 提案するネットワークは,HPFPからQSMを予測するために事前学習ネットワークを使用する場合の2つの一般的な一般化問題に対処する。 事前学習ネットワークの一般化誤差を低減するために,高域通過フィルタ双極子畳み込み前方モデルに基づくネットワーク微調整ステップを提案する。 計算コストを増大させることなく予測精度を向上させるために, プログレッシブUnetアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.750188487948332
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Purpose: To improve the generalization ability of convolutional neural network (CNN) based prediction of quantitative susceptibility mapping (QSM) from high-pass filtered phase (HPFP) image. Methods: The proposed network addresses two common generalization issues that arise when using a pre-trained network to predict QSM from HPFP: a) data with unseen voxel sizes, and b) data with unknown high-pass filter parameters. A network fine-tuning step based on a high-pass filtering dipole convolution forward model is proposed to reduce the generalization error of the pre-trained network. A progressive Unet architecture is proposed to improve prediction accuracy without increasing fine-tuning computational cost. Results: In retrospective studies using RMSE, PSNR, SSIM and HFEN as quality metrics, the performance of both Unet and progressive Unet was improved after physics-based fine-tuning at all voxel sizes and most high-pass filtering cutoff frequencies tested in the experiment. Progressive Unet slightly outperformed Unet both before and after fine-tuning. In a prospective study, image sharpness was improved after physics-based fine-tuning for both Unet and progressive Unet. Compared to Unet, progressive Unet had better agreement of regional susceptibility values with reference QSM. Conclusion: The proposed method shows improved robustness compared to the pre-trained network without fine-tuning when the test dataset deviates from training. Our code is available at https://github.com/Jinwei1209/SWI_to_QSM/
• Abstract（参考訳）: 目的: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた高速フィルタ位相(HPFP)画像からの定量的感受性マッピング(QSM)の一般化能力を向上させること。 方法:提案ネットワークは,事前学習ネットワークを用いてHPFPからQSMを予測する際に生じる2つの共通一般化問題に対処する。 a) 目立たないボクセルサイズのデータ,及び b) 未知のハイパスフィルタパラメータを有するデータ。 事前学習ネットワークの一般化誤差を低減するために,高域通過フィルタ双極子畳み込み前方モデルに基づくネットワーク微調整ステップを提案する。 計算コストを微調整することなく予測精度を向上させるために, プログレッシブunetアーキテクチャを提案する。 結果: RMSE, PSNR, SSIM, HFENを品質指標として用いた振り返り実験において, UnetおよびプログレッシブUnetの性能は, すべてのボクセルサイズでの物理ベース微調整および実験で試験されたほとんどの高通過フィルタ遮断周波数により改善した。 プログレッシブunetは、微調整前後のunetをわずかに上回った。 UnetとプログレッシブUnetの両方を物理ベースで微調整した後、画像のシャープネスが向上した。 unetと比較して、プログレッシブunetは参照qsmと地域感受性値の一致が良好であった。 結論: 提案手法は,テストデータセットがトレーニングから逸脱したときの微調整を伴わない,事前学習ネットワークと比較して堅牢性の向上を示す。 私たちのコードはhttps://github.com/Jinwei1209/SWI_to_QSM/で利用可能です。

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