論文の概要: Generalizable synthetic MRI with physics-informed convolutional networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12570v1
- Date: Sun, 21 May 2023 21:16:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-23 19:36:04.766939
- Title: Generalizable synthetic MRI with physics-informed convolutional networks
- Title（参考訳）: 物理インフォーメーション畳み込みネットワークを用いた一般化合成mri
- Authors: Luuk Jacobs, Stefano Mandija, Hongyan Liu, Cornelis A.T. van den Berg,
Alessandro Sbrizzi, Matteo Maspero
- Abstract要約: 物理インフォームド・ディープ・ラーニング(Deep Learning-based)法を開発し,複数の脳磁気共鳴画像(MRI)のコントラストを1つの5分間の取得から合成する。
我々は、任意のコントラストに一般化し、ニューロイメージングプロトコルを加速する能力について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.628770497971246
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this study, we develop a physics-informed deep learning-based method to
synthesize multiple brain magnetic resonance imaging (MRI) contrasts from a
single five-minute acquisition and investigate its ability to generalize to
arbitrary contrasts to accelerate neuroimaging protocols. A dataset of
fifty-five subjects acquired with a standard MRI protocol and a five-minute
transient-state sequence was used to develop a physics-informed deep
learning-based method. The model, based on a generative adversarial network,
maps data acquired from the five-minute scan to "effective" quantitative
parameter maps, here named q*-maps, by using its generated PD, T1, and T2
values in a signal model to synthesize four standard contrasts (proton
density-weighted, T1-weighted, T2-weighted, and T2-weighted fluid-attenuated
inversion recovery), from which losses are computed. The q*-maps are compared
to literature values and the synthetic contrasts are compared to an end-to-end
deep learning-based method proposed by literature. The generalizability of the
proposed method is investigated for five volunteers by synthesizing three
non-standard contrasts unseen during training and comparing these to respective
ground truth acquisitions via contrast-to-noise ratio and quantitative
assessment. The physics-informed method was able to match the high-quality
synthMRI of the end-to-end method for the four standard contrasts, with mean
\pm standard deviation structural similarity metrics above 0.75 \pm 0.08 and
peak signal-to-noise ratios above 22.4 \pm 1.9 and 22.6 \pm 2.1. Additionally,
the physics-informed method provided retrospective contrast adjustment, with
visually similar signal contrast and comparable contrast-to-noise ratios to the
ground truth acquisitions for three sequences unused for model training,
demonstrating its generalizability and potential application to accelerate
neuroimaging protocols.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,脳磁気共鳴画像(MRI)コントラストを1つの5分間の取得から合成し,任意のコントラストに一般化してニューロイメージングプロトコルを高速化する物理インフォームド・ディープラーニング法を開発した。
物理インフォームド深層学習法の開発のために,標準MRIプロトコルと5分間の過渡状態シーケンスで取得した50名の被験者のデータセットを用いた。
このモデルは5分間のスキャンから得られたデータをq*-mapsと呼ばれる定量的パラメータマップにマッピングし、生成されたpd, t1, t2値を用いて4つの標準コントラスト(プロトン密度重み付け、t1重み付け、t2重み付け、t2重み付け、t2重み付き流体減衰反転回復)を合成する。
q*-マップは文献値と比較され、合成コントラストは文学によって提案されたエンドツーエンドのディープラーニングベースの手法と比較される。
提案手法の一般化性は, 訓練中の3つの非標準コントラストを合成し, コントラスト対雑音比と定量的評価を用いて各基底真理獲得値と比較することにより検討した。
物理インフォームド法は、4つの標準コントラストに対して、平均 \pm 標準偏差構造類似度を 0.75 \pm 0.08 以上、ピーク信号-雑音比を 22.4 \pm 1.9 以上、22.6 \pm 2.1 以上とすることで、高品質の合成MRIと一致することができた。
さらに、物理インフォームド法は、視覚的に類似した信号コントラストと、モデルトレーニングに未使用の3つのシークエンスに対して、基底真理取得と同等のコントラスト比の反射コントラスト調整を提供し、その一般化性と、ニューロイメージングプロトコルを加速するための潜在的応用を実証した。
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