論文の概要: BlindHarmony: "Blind" Harmonization for MR Images via Flow model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10732v1
• Date: Thu, 18 May 2023 06:04:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 16:42:53.387940
• Title: BlindHarmony: "Blind" Harmonization for MR Images via Flow model
• Title（参考訳）: BlindHarmony:フローモデルによるMR画像の"Blind"高調波化
• Authors: Hwihun Jeong, Heejoon Byun, Dong un Kang, and Jongho Lee
• Abstract要約: ブラインドハーモナイゼーション(Blind Harmonization)とは、見えない領域のMRIイメージを調和させる新しい概念である。 BlindHarmonyは、シミュレーションと実データを用いて評価され、従来の手法と比較された。 BlindHarmonyは両方のデータセットで顕著なパフォーマンスを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.211001942615148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In MRI, images of the same contrast (e.g., T1) from the same subject can show noticeable differences when acquired using different hardware, sequences, or scan parameters. These differences in images create a domain gap that needs to be bridged by a step called image harmonization, in order to process the images successfully using conventional or deep learning-based image analysis (e.g., segmentation). Several methods, including deep learning-based approaches, have been proposed to achieve image harmonization. However, they often require datasets of multiple characteristics for deep learning training and may still be unsuccessful when applied to images of an unseen domain. To address this limitation, we propose a novel concept called "Blind Harmonization," which utilizes only target domain data for training but still has the capability of harmonizing unseen domain images. For the implementation of Blind Harmonization, we developed BlindHarmony using an unconditional flow model trained on target domain data. The harmonized image is optimized to have a correlation with the input source domain image while ensuring that the latent vector of the flow model is close to the center of the Gaussian. BlindHarmony was evaluated using simulated and real datasets and compared with conventional methods. BlindHarmony achieved a noticeable performance in both datasets, highlighting its potential for future use in clinical settings.
• Abstract（参考訳）: MRIでは、同じ対象のコントラスト(例えば、T1)の画像は、異なるハードウェア、シーケンス、スキャンパラメータを使用して取得した場合、顕著な違いを示すことができる。 これらの画像の違いは、従来のあるいは深層学習に基づく画像解析(セグメンテーションなど)を用いて画像の処理を成功させるために、画像調和と呼ばれるステップによってブリッジする必要がある領域ギャップを生み出す。 画像調和を実現するために,ディープラーニングに基づくアプローチを含むいくつかの手法が提案されている。 しかし、深層学習訓練には複数の特徴のデータセットを必要とすることが多く、目に見えない領域の画像に適用しても失敗する可能性がある。 この制限に対処するために,我々は,対象領域データのみをトレーニングに利用するが,未認識のドメインイメージを調和させる能力を持つ「blind harmonization」という新しい概念を提案する。 Blind Harmonizationの実装のために、ターゲットドメインデータに基づいて訓練された非条件フローモデルを用いてBlindHarmonyを開発した。 調和画像は、フローモデルの潜在ベクトルがガウスの中心に近いことを保証しつつ、入力源領域画像と相関を持つように最適化される。 BlindHarmonyをシミュレーションおよび実データを用いて評価し,従来の手法と比較した。 blindharmonyは両方のデータセットで注目すべきパフォーマンスを達成し、将来臨床での使用の可能性を強調した。

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