論文の概要: Preserved Edge Convolutional Neural Network for Sensitivity Enhancement of Deuterium Metabolic Imaging (DMI)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04100v2
• Date: Wed, 13 Sep 2023 20:52:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-15 18:11:56.993466
• Title: Preserved Edge Convolutional Neural Network for Sensitivity Enhancement of Deuterium Metabolic Imaging (DMI)
• Title（参考訳）: 重水素代謝イメージング(DMI)の感度向上のための保存エッジ畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Siyuan Dong, Henk M. De Feyter, Monique A. Thomas, Robin A. de Graaf, James S. Duncan
• Abstract要約: 本研究は,Deuterium Metabolic Imaging (DMI)の感度向上のための深層学習手法を提案する。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は低SNRから2H標識代謝物濃度を推定するために設計された。 推定精度は、MRIに基づく各DMIデータセットのエッジ保存正規化によるCNNの微調整によりさらに向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.884358837187243
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Purpose: Common to most MRSI techniques, the spatial resolution and the minimal scan duration of Deuterium Metabolic Imaging (DMI) are limited by the achievable SNR. This work presents a deep learning method for sensitivity enhancement of DMI. Methods: A convolutional neural network (CNN) was designed to estimate the 2H-labeled metabolite concentrations from low SNR and distorted DMI FIDs. The CNN was trained with synthetic data that represent a range of SNR levels typically encountered in vivo. The estimation precision was further improved by fine-tuning the CNN with MRI-based edge-preserving regularization for each DMI dataset. The proposed processing method, PReserved Edge ConvolutIonal neural network for Sensitivity Enhanced DMI (PRECISE-DMI), was applied to simulation studies and in vivo experiments to evaluate the anticipated improvements in SNR and investigate the potential for inaccuracies. Results: PRECISE-DMI visually improved the metabolic maps of low SNR datasets, and quantitatively provided higher precision than the standard Fourier reconstruction. Processing of DMI data acquired in rat brain tumor models resulted in more precise determination of 2H-labeled lactate and glutamate + glutamine levels, at increased spatial resolution (from >8 to 2 $\mu$L) or shortened scan time (from 32 to 4 min) compared to standard acquisitions. However, rigorous SD-bias analyses showed that overuse of the edge-preserving regularization can compromise the accuracy of the results. Conclusion: PRECISE-DMI allows a flexible trade-off between enhancing the sensitivity of DMI and minimizing the inaccuracies. With typical settings, the DMI sensitivity can be improved by 3-fold while retaining the capability to detect local signal variations.
• Abstract（参考訳）: 目的:ほとんどのMRSI技術では,Deuterium Metabolic Imaging (DMI)の空間分解能と最小スキャン期間は,達成可能なSNRによって制限される。 本研究は,DMIの感度向上のための深層学習手法を提案する。 方法: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は低SNRおよび歪んだDMI FIDから2H標識代謝物濃度を推定するために設計された。 CNNは、通常生体内で発生する様々なSNRレベルを表す合成データで訓練された。 推定精度は、MRIに基づく各DMIデータセットのエッジ保存正規化によるCNNの微調整によりさらに向上した。 提案手法である感度向上dmi(precise-dmi)のためのエッジ畳み込みニューラルネットワークをシミュレーションおよびin vivo実験に応用し,snrの改善予測を評価し,不正確性の可能性について検討した。 結果: PreCISE-DMI は低 SNR データセットの代謝マップを視覚的に改善し,標準的なフーリエ再構成よりも高い精度を定量的に提供した。 ラット脳腫瘍モデルで得られたdmiデータの処理により、2h標識乳酸およびグルタミン酸+グルタミン濃度の空間分解能(約8〜2ドル)またはスキャン時間の短縮(約32〜4分)が標準取得よりも正確に決定された。 しかし、厳密なSDバイアス分析により、エッジ保存正則化の過剰使用が結果の精度を損なうことが示された。 結論: PreCISE-DMIはDMIの感度を高め、不正確性を最小化することの間の柔軟なトレードオフを可能にする。 典型的な設定では、DMI感度は局所的な信号の変動を検出する能力を保ちながら、3倍改善することができる。

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