論文の概要: Synthesis of Contrast-Enhanced Breast MRI Using Multi-b-Value DWI-based Hierarchical Fusion Network with Attention Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00895v1
• Date: Mon, 3 Jul 2023 09:46:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 13:39:58.914411
• Title: Synthesis of Contrast-Enhanced Breast MRI Using Multi-b-Value DWI-based Hierarchical Fusion Network with Attention Mechanism
• Title（参考訳）: 多値DWIを用いた階層型核融合ネットワークを用いたコントラスト強調乳房MRIの合成
• Authors: Tianyu Zhang, Luyi Han, Anna D'Angelo, Xin Wang, Yuan Gao, Chunyao Lu, Jonas Teuwen, Regina Beets-Tan, Tao Tan, Ritse Mann
• Abstract要約: 造影MRI(CE-MRI)は腫瘍と浸潤した健全な組織との鑑別に優れる。 CE-MRIを得るためにガドリニウムベースの造影剤(GBCA)を使用することは、ネフローゼ性全身線維症と関連し、脳内での生体蓄積を引き起こす可能性がある。 造影剤の使用を減らすため,拡散強調画像(DWI)が重要画像技術として出現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.453470023481932
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Magnetic resonance imaging (MRI) is the most sensitive technique for breast cancer detection among current clinical imaging modalities. Contrast-enhanced MRI (CE-MRI) provides superior differentiation between tumors and invaded healthy tissue, and has become an indispensable technique in the detection and evaluation of cancer. However, the use of gadolinium-based contrast agents (GBCA) to obtain CE-MRI may be associated with nephrogenic systemic fibrosis and may lead to bioaccumulation in the brain, posing a potential risk to human health. Moreover, and likely more important, the use of gadolinium-based contrast agents requires the cannulation of a vein, and the injection of the contrast media which is cumbersome and places a burden on the patient. To reduce the use of contrast agents, diffusion-weighted imaging (DWI) is emerging as a key imaging technique, although currently usually complementing breast CE-MRI. In this study, we develop a multi-sequence fusion network to synthesize CE-MRI based on T1-weighted MRI and DWIs. DWIs with different b-values are fused to efficiently utilize the difference features of DWIs. Rather than proposing a pure data-driven approach, we invent a multi-sequence attention module to obtain refined feature maps, and leverage hierarchical representation information fused at different scales while utilizing the contributions from different sequences from a model-driven approach by introducing the weighted difference module. The results show that the multi-b-value DWI-based fusion model can potentially be used to synthesize CE-MRI, thus theoretically reducing or avoiding the use of GBCA, thereby minimizing the burden to patients. Our code is available at \url{https://github.com/Netherlands-Cancer-Institute/CE-MRI}.
• Abstract（参考訳）: mri (mri) は, 乳がん検診において, 画像診断において最も感度の高い画像診断法である。 造影MRI(CE-MRI)は腫瘍と浸潤した健康組織との鑑別に優れており,癌の検出と評価に欠かせない技術となっている。 しかし、CE-MRIを得るためにガドリニウム系造影剤(GBCA)を使用することは、ネフローゼ性全身線維症と関連し、脳内での生体蓄積を引き起こす可能性があり、ヒトの健康に危険をもたらす可能性がある。 さらに、ガドリニウムをベースとしたコントラスト剤の使用には、静脈の冠状化と、患者に負担がかかるコントラスト媒体の注入が必要である。 造影剤の使用を減らすため、拡散強調画像(DWI)が重要なイメージング技術として登場しているが、現在は胸部CE-MRIを補完している。 本研究では,T1強調MRIとDWIに基づいてCE-MRIを合成するマルチシーケンス融合ネットワークを開発した。 異なるb値のDWIを融合させてDWIの差分特性を効率的に活用する。 純粋なデータ駆動アプローチを提案するのではなく、改良された特徴マップを得るためのマルチシーケンスアテンションモジュールを発明し、重み付き差分モジュールを導入することで、モデル駆動アプローチから異なるシーケンスからのコントリビューションを活用しながら、異なるスケールで融合した階層表現情報を活用する。 その結果,多値DWI融合モデルを用いてCE-MRIを合成し,GBCAの使用を理論的に低減・回避し,患者への負担を最小限に抑えることができた。 我々のコードは \url{https://github.com/Netherlands-Cancer-Institute/CE-MRI} で入手できる。

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