論文の概要: Spatio-Angular Convolutions for Super-resolution in Diffusion MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00854v3
• Date: Fri, 1 Dec 2023 14:30:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 18:31:23.553000
• Title: Spatio-Angular Convolutions for Super-resolution in Diffusion MRI
• Title（参考訳）: 拡散MRIにおける超解像のための時空間変換
• Authors: Matthew Lyon, Paul Armitage, Mauricio A \'Alvarez
• Abstract要約: パラメトリック連続畳み込みフレームワーク上に広がるdMRI角超解像に対する新しいアプローチを提案する。 完全にパラメトリックな連続畳み込みネットワーク(PCCNN)を構築し、既存のモデルと比較する。 この定式化は、Fixel-based analysis,neurite orientationvariance and density imagingなどの臨床的に関係のある下流解析によく応用できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion MRI (dMRI) is a widely used imaging modality, but requires long scanning times to acquire high resolution datasets. By leveraging the unique geometry present within this domain, we present a novel approach to dMRI angular super-resolution that extends upon the parametric continuous convolution (PCConv) framework. We introduce several additions to the operation including a Fourier feature mapping, global coordinates, and domain specific context. Using this framework, we build a fully parametric continuous convolution network (PCCNN) and compare against existing models. We demonstrate the PCCNN performs competitively while using significantly less parameters. Moreover, we show that this formulation generalises well to clinically relevant downstream analyses such as fixel-based analysis, and neurite orientation dispersion and density imaging.
• Abstract（参考訳）: 拡散MRI(dMRI)は画像のモダリティとして広く用いられているが、高解像度データセットを取得するには長い走査時間が必要である。 この領域内に存在する特異な幾何学を利用して、パラメトリック連続畳み込み(PCConv)フレームワーク上に広がるdMRI角超解像への新しいアプローチを示す。 我々は、フーリエ特徴マッピング、グローバル座標、ドメイン固有コンテキストを含むオペレーションにいくつかの追加を導入する。 このフレームワークを用いて,完全パラメトリック連続畳み込みネットワーク(pccnn)を構築し,既存のモデルと比較する。 我々はPCCNNの競合性能を極めて少ないパラメータを用いて実証した。 また,本製剤は,フィステル分析や神経突起配向分散・密度イメージングなど,臨床的に関連する下流解析によく適用できることを示した。

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