論文の概要: Realistic Restorer: artifact-free flow restorer(AF2R) for MRI motion artifact removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10689v1
• Date: Mon, 19 Jun 2023 04:02:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 19:17:30.833130
• Title: Realistic Restorer: artifact-free flow restorer(AF2R) for MRI motion artifact removal
• Title（参考訳）: real restorer: mriモーションアーティファクト除去のためのartifact-free flow restorer(af2r)
• Authors: Jiandong Su and Kun Shang and Dong Liang
• Abstract要約: 運動アーティファクトは画像品質を著しく劣化させ、検査効率を低下させ、正確な診断を困難にする。 それまでの手法は、アーティファクト修正のための暗黙のモデルに頼っていたため、アーティファクト形成機構をモデル化する際のバイアスが生じた。 画像領域のアーティファクトと解剖学的内容の関係を再構築するために、アーティファクト生成機構を組み込んだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8103327351507255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motion artifact is a major challenge in magnetic resonance imaging (MRI) that severely degrades image quality, reduces examination efficiency, and makes accurate diagnosis difficult. However, previous methods often relied on implicit models for artifact correction, resulting in biases in modeling the artifact formation mechanism and characterizing the relationship between artifact information and anatomical details. These limitations have hindered the ability to obtain high-quality MR images. In this work, we incorporate the artifact generation mechanism to reestablish the relationship between artifacts and anatomical content in the image domain, highlighting the superiority of explicit models over implicit models in medical problems. Based on this, we propose a novel end-to-end image domain model called AF2R, which addresses this problem using conditional normalization flow. Specifically, we first design a feature encoder to extract anatomical features from images with motion artifacts. Then, through a series of reversible transformations using the feature-to-image flow module, we progressively obtain MR images unaffected by motion artifacts. Experimental results on simulated and real datasets demonstrate that our method achieves better performance in both quantitative and qualitative results, preserving better anatomical details.
• Abstract（参考訳）: 運動アーティファクトは、画像品質を著しく低下させ、検査効率を低下させ、正確な診断を困難にする磁気共鳴イメージング(MRI)において大きな課題である。 しかし、従来の手法はしばしば人工物補正のための暗黙のモデルに依存しており、その結果、人工物の形成機構をモデル化し、人工物情報と解剖学的詳細との関係を特徴づけるバイアスが生じる。 これらの制限は、高品質のmr画像を得る能力を妨げる。 本研究では,画像領域におけるアーティファクトと解剖学的コンテンツの関係を再構築するアーティファクト生成機構を取り入れ,医学的問題における暗黙のモデルよりも明示的なモデルの優越性を強調した。 そこで本研究では,条件付き正規化フローを用いてこの問題に対処した,新しいエンドツーエンド画像ドメインモデルaf2rを提案する。 具体的には,まず,動画像から解剖学的特徴を抽出する特徴エンコーダを設計する。 そして,特徴対像フローモジュールを用いた一連の可逆変換により,動画像の影響を受けないMR画像を得る。 シミュレーションおよび実データを用いた実験により, 定量的, 質的ともに良好な性能を得られ, 解剖学的詳細が保たれることを示した。

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