論文の概要: The Challenge of Fetal Cardiac MRI Reconstruction Using Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07885v1
- Date: Tue, 15 Aug 2023 17:22:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-16 12:03:17.086546
- Title: The Challenge of Fetal Cardiac MRI Reconstruction Using Deep Learning
- Title（参考訳）: 深層学習を用いた胎児心MRI再建の課題
- Authors: Denis Prokopenko, Kerstin Hammernik, Thomas Roberts, David F A Lloyd,
Daniel Rueckert, Joseph V Hajnal
- Abstract要約: ディープラーニング手法は、kt-SENSE取得戦略の最適化と、非ゲートkt-SENSE再構築品質の向上に役立つ。
そこで本研究では,kt-SENSEスタイルの取得したデータをインビボの広範囲なデータセットを用いて再構成するための教師付きディープラーニングネットワークについて検討する。
本研究は,母体解剖の詳細な描写を大規模に再現するが,胎児心臓の動的特性は低発現であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.809564612082935
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Dynamic free-breathing fetal cardiac MRI is one of the most challenging
modalities, which requires high temporal and spatial resolution to depict rapid
changes in a small fetal heart. The ability of deep learning methods to recover
undersampled data could help to optimise the kt-SENSE acquisition strategy and
improve non-gated kt-SENSE reconstruction quality. In this work, we explore
supervised deep learning networks for reconstruction of kt-SENSE style acquired
data using an extensive in vivo dataset. Having access to fully-sampled
low-resolution multi-coil fetal cardiac MRI, we study the performance of the
networks to recover fully-sampled data from undersampled data. We consider
model architectures together with training strategies taking into account their
application in the real clinical setup used to collect the dataset to enable
networks to recover prospectively undersampled data. We explore a set of
modifications to form a baseline performance evaluation for dynamic fetal
cardiac MRI on real data. We systematically evaluate the models on
coil-combined data to reveal the effect of the suggested changes to the
architecture in the context of fetal heart properties. We show that the
best-performers recover a detailed depiction of the maternal anatomy on a large
scale, but the dynamic properties of the fetal heart are under-represented.
Training directly on multi-coil data improves the performance of the models,
allows their prospective application to undersampled data and makes them
outperform CTFNet introduced for adult cardiac cine MRI. However, these models
deliver similar qualitative performances recovering the maternal body very well
but underestimating the dynamic properties of fetal heart. This dynamic feature
of fast change of fetal heart that is highly localised suggests both more
targeted training and evaluation methods might be needed for fetal heart
application.
- Abstract（参考訳）: 動的自由呼吸型胎児心MRIは、胎児の心臓の急激な変化を示すために、高時間分解能と空間分解能を必要とする最も困難である。
深層学習によるアンサンプデータの復元能力は,kt-SENSE獲得戦略の最適化と非ゲートkt-SENSE再構築品質の向上に役立つ。
本研究では,kt-senseスタイル獲得データの再構成のために,広範囲なin vivoデータセットを用いた教師付き深層学習ネットワークについて検討する。
完全サンプリングされた低解像度マルチコイル胎児心MRIにアクセスし, アンダーサンプルデータから完全サンプリングされたデータを復元するネットワークの性能について検討した。
モデルアーキテクチャとトレーニング戦略を併用して、データセットの収集に使用される実際の臨床的な設定を考慮し、ネットワークが潜在的にアンサンプされたデータを復元できるようにする。
実データを用いた胎児心のダイナミックMRIのベースライン性能評価のための一連の修正について検討する。
コイル結合データを用いたモデルの評価を体系的に行い, 胎児心特性の文脈において, 提案する構造変化の影響を明らかにする。
本研究は,母体解剖の詳細な描写を大規模に再現するが,胎児心臓の動的特性は低発現であることを示す。
マルチコイルデータを直接トレーニングすることで、モデルの性能が向上し、将来的なアプリケーションがデータをアンサンプし、成人心血管MRIに導入されたCTFNetを上回っている。
しかし、これらのモデルは、母体が非常に良く回復するが、胎児の心臓の動的特性を過小評価する同様の質的パフォーマンスを提供する。
胎児の心臓の急速な変化のダイナミックな特徴は、よりターゲティングなトレーニングと評価方法の両方が胎児の心臓の応用に必要であることを示唆している。
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