論文の概要: Improving style transfer in dynamic contrast enhanced MRI using a spatio-temporal approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01908v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 09:30:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 14:57:52.499188
• Title: Improving style transfer in dynamic contrast enhanced MRI using a spatio-temporal approach
• Title（参考訳）: 時空間アプローチによるダイナミックコントラスト強調MRIにおけるスタイル伝達の改善
• Authors: Adam G. Tattersall, Keith A. Goatman, Lucy E. Kershaw, Scott I. K. Semple and Sonia Dahdouh
• Abstract要約: DCE-MRIのスタイル伝達は、異なる組織と時間にまたがるコントラスト増強の大きな変化のために難しい課題である。 コントラストエンハンスメントの局所的性質に対処するために,自動エンコーダによるコンテンツとスタイルを畳み込みLSTMと組み合わせて,予測潜在空間を時間に沿ってモデル化し,適応畳み込みを適応的に行う手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Style transfer in DCE-MRI is a challenging task due to large variations in contrast enhancements across different tissues and time. Current unsupervised methods fail due to the wide variety of contrast enhancement and motion between the images in the series. We propose a new method that combines autoencoders to disentangle content and style with convolutional LSTMs to model predicted latent spaces along time and adaptive convolutions to tackle the localised nature of contrast enhancement. To evaluate our method, we propose a new metric that takes into account the contrast enhancement. Qualitative and quantitative analyses show that the proposed method outperforms the state of the art on two different datasets.
• Abstract（参考訳）: DCE-MRIのスタイル伝達は、異なる組織と時間にまたがるコントラスト増強の大きな変化のために難しい課題である。 現在の教師なし手法は、シリーズ内の画像間の様々なコントラストの強化と動きのために失敗する。 コントラストエンハンスメントの局所的な性質に対処するために,自動エンコーダによるコンテンツとスタイルを畳み込みLSTMと組み合わせ,予測潜在空間を時間に沿ってモデル化する手法を提案する。 本手法を評価するために,コントラストエンハンスメントを考慮した新しい指標を提案する。 定性的および定量的分析により,提案手法は2つの異なるデータセット上で技術の状態より優れていることが示された。

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