論文の概要: K-Space-Aware Cross-Modality Score for Synthesized Neuroimage Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04296v1
• Date: Mon, 10 Jul 2023 01:26:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 14:31:55.908083
• Title: K-Space-Aware Cross-Modality Score for Synthesized Neuroimage Quality Assessment
• Title（参考訳）: 合成神経画像品質評価のためのk-space-aware cross-modality score
• Authors: Jinbao Wang, Guoyang Xie, Yawen Huang, Jiayi Lyu, Feng Zheng, Yefeng Zheng, Yaochu Jin
• Abstract要約: クロスモダリティな医用画像合成をどう評価するかという問題は、ほとんど解明されていない。 本稿では,この課題の進展を促すため,新しい指標K-CROSSを提案する。 K-CROSSは、トレーニング済みのマルチモードセグメンテーションネットワークを使用して、病変の位置を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.939957482776194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The problem of how to assess cross-modality medical image synthesis has been largely unexplored. The most used measures like PSNR and SSIM focus on analyzing the structural features but neglect the crucial lesion location and fundamental k-space speciality of medical images. To overcome this problem, we propose a new metric K-CROSS to spur progress on this challenging problem. Specifically, K-CROSS uses a pre-trained multi-modality segmentation network to predict the lesion location, together with a tumor encoder for representing features, such as texture details and brightness intensities. To further reflect the frequency-specific information from the magnetic resonance imaging principles, both k-space features and vision features are obtained and employed in our comprehensive encoders with a frequency reconstruction penalty. The structure-shared encoders are designed and constrained with a similarity loss to capture the intrinsic common structural information for both modalities. As a consequence, the features learned from lesion regions, k-space, and anatomical structures are all captured, which serve as our quality evaluators. We evaluate the performance by constructing a large-scale cross-modality neuroimaging perceptual similarity (NIRPS) dataset with 6,000 radiologist judgments. Extensive experiments demonstrate that the proposed method outperforms other metrics, especially in comparison with the radiologists on NIRPS.
• Abstract（参考訳）: クロスモダリティな医用画像合成をどう評価するかという問題は、ほとんど解明されていない。 PSNRやSSIMのような最もよく使われる手段は、構造的特徴の分析に焦点をあてるが、重要な病変の位置と医療画像の基本的なk空間の特殊性は無視する。 この問題を克服するために,我々は,この課題の進展を促すための新しい計量kクロスを提案する。 具体的には、K-CROSSは、トレーニング済みのマルチモードセグメンテーションネットワークを使用して、病変の位置を予測し、テクスチャの詳細や明るさ強度などの特徴を表現するための腫瘍エンコーダを使用する。 磁気共鳴イメージングの原理から周波数固有情報をさらに反映するために、k空間の特徴と視覚特徴の両方を入手し、周波数再構成ペナルティを課した包括的エンコーダに採用する。 構造共有エンコーダは、両方のモダリティに対して固有の共通構造情報をキャプチャするために類似性損失で設計および制約されている。 その結果,病変領域,k空間,解剖学的構造から得られた特徴はすべて捕捉され,品質評価装置として機能する。 本研究では,6,000の放射線科医の判断によるnirps(cross-modality neuroimaging perceptual similarity)データセットを構築し,その性能評価を行った。 広汎な実験により,提案手法が他の指標,特にNIRPSの放射線学者よりも優れていることが示された。

関連論文リスト

• Continuous K-space Recovery Network with Image Guidance for Fast MRI Reconstruction [5.910509015352437]
  高速MRIは、アンダーサンプリングされたk空間から高品質な画像を復元することを目的としている。 既存の方法では、アンサンプされたデータをアーティファクトのないMRI画像にマッピングするために、ディープラーニングモデルを訓練する。 画像領域誘導を用いた暗黙的ニューラル表現の新しい視点から、連続的なk空間回復ネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-18T04:54:04Z)
• GAN-Based Architecture for Low-dose Computed Tomography Imaging Denoising [1.0138723409205497]
  GAN(Generative Adversarial Networks)は低線量CT(LDCT)領域における革命的要素として浮上している。 本総説では,GANに基づくLDCT復調技術の急速な進歩を概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T15:26:10Z)
• A Unified Model for Compressed Sensing MRI Across Undersampling Patterns [69.19631302047569]
  ディープニューラルネットワークは、アンダーサンプル計測から高忠実度画像を再構成する大きな可能性を示している。 我々のモデルは、離散化に依存しないアーキテクチャであるニューラル演算子に基づいている。 我々の推論速度は拡散法よりも1,400倍速い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T20:03:57Z)
• SGSR: Structure-Guided Multi-Contrast MRI Super-Resolution via Spatio-Frequency Co-Query Attention [4.898032902660655]
  高解像度MRIは一般的にスキャン時間を拡張し、モーションアーティファクトを導入する。 MRIの超高解像度化は、これらの課題を軽減するための有望なアプローチとして現れます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-06T13:53:45Z)
• Neurovascular Segmentation in sOCT with Deep Learning and Synthetic Training Data [4.5276169699857505]
  本研究は, 連続断面光コヒーレンストモグラフィー画像における神経血管セグメンテーションのための合成エンジンについて述べる。 提案手法は,ラベル合成とラベル・ツー・イメージ変換の2段階からなる。 前者の有効性を,より現実的なトレーニングラベルの集合と比較し,後者を合成ノイズと人工物モデルのアブレーション研究により実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T16:09:07Z)
• CMRxRecon: An open cardiac MRI dataset for the competition of accelerated image reconstruction [62.61209705638161]
  ディープラーニングベースのCMRイメージングアルゴリズムへの関心が高まっている。 ディープラーニング手法は大規模なトレーニングデータセットを必要とする。 このデータセットには300人の被験者のマルチコントラスト、マルチビュー、マルチスライス、マルチコイルCMRイメージングデータが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T15:14:42Z)
• Attention Hybrid Variational Net for Accelerated MRI Reconstruction [7.046523233290946]
  磁気共鳴画像(MRI)の高速化のための圧縮センシング(CS)対応データ再構成の適用は依然として難しい問題である。 これは、加速マスクからk空間で失った情報が、完全にサンプリングされた画像の質に似た画像の再構成を困難にしているためである。 我々は,k空間と画像領域の両方で学習を行う,深層学習に基づく注目ハイブリッド変分ネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-21T16:19:07Z)
• OADAT: Experimental and Synthetic Clinical Optoacoustic Data for Standardized Image Processing [62.993663757843464]
  オプトアコースティック(OA)イメージングは、ナノ秒レーザーパルスによる生体組織の励起と、光吸収による熱弾性膨張によって発生する超音波の検出に基づいている。 OAイメージングは、深部組織における豊富な光学コントラストと高分解能の強力な組み合わせを特徴としている。 臨床環境でのOAの幅広い応用を促進するために、異なるタイプの実験的なセットアップと関連する処理手法で生成される標準化データセットは存在しない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-17T08:11:26Z)
• Preservation of High Frequency Content for Deep Learning-Based Medical Image Classification [74.84221280249876]
  大量の胸部ラジオグラフィーの効率的な分析は、医師や放射線技師を助けることができる。 本稿では,視覚情報の効率的な識別と符号化のための離散ウェーブレット変換(DWT)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-08T15:29:54Z)
• Multi-Modal MRI Reconstruction with Spatial Alignment Network [51.74078260367654]
  臨床実践では、複数のコントラストを持つMRIが1つの研究で取得されるのが普通である。 近年の研究では、異なるコントラストやモダリティの冗長性を考慮すると、k空間にアンダーサンプリングされたMRIの目標モダリティは、完全にサンプリングされたシーケンスの助けを借りてよりよく再構成できることが示されている。 本稿では,空間アライメントネットワークと再構成を統合し,再構成対象のモダリティの質を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-12T08:46:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。