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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04296v2
• Date: Fri, 9 Feb 2024 06:43:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 20:41:13.846955
• 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: Guoyang Xie, Jinbao Wang, 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）: 71.27193056354741
• 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。

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