論文の概要: Synthesizing Missing MRI Sequences from Available Modalities using
Generative Adversarial Networks in BraTS Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07250v2
- Date: Sat, 14 Oct 2023 19:26:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-18 02:29:03.342585
- Title: Synthesizing Missing MRI Sequences from Available Modalities using
Generative Adversarial Networks in BraTS Dataset
- Title（参考訳）: BraTSデータセットにおけるジェネレーティブ・ディバイザ・ネットワークを用いたモードからの欠落MRI系列の合成
- Authors: Ibrahim Ethem Hamamci
- Abstract要約: グリオ芽腫は、非常に攻撃的で致命的な脳腫瘍である。
4つの構造体(T1, T1Gd, T2, T2-FLAIR)のMRIシーケンスが常に利用できるとは限らない。
GAN(Generative Adversarial Networks)は、欠落したMRIシーケンスを合成するために用いられる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Glioblastoma is a highly aggressive and lethal form of brain cancer. Magnetic
resonance imaging (MRI) plays a significant role in the diagnosis, treatment
planning, and follow-up of glioblastoma patients due to its non-invasive and
radiation-free nature. The International Brain Tumor Segmentation (BraTS)
challenge has contributed to generating numerous AI algorithms to accurately
and efficiently segment glioblastoma sub-compartments using four structural
(T1, T1Gd, T2, T2-FLAIR) MRI scans. However, these four MRI sequences may not
always be available. To address this issue, Generative Adversarial Networks
(GANs) can be used to synthesize the missing MRI sequences. In this paper, we
implement and utilize an open-source GAN approach that takes any three MRI
sequences as input to generate the missing fourth structural sequence. Our
proposed approach is contributed to the community-driven generally nuanced deep
learning framework (GaNDLF) and demonstrates promising results in synthesizing
high-quality and realistic MRI sequences, enabling clinicians to improve their
diagnostic capabilities and support the application of AI methods to brain
tumor MRI quantification.
- Abstract（参考訳）: グリオ芽腫は、非常に攻撃的で致命的な脳腫瘍である。
mriは,非侵襲的かつ放射線のない性質のため,グリオブラスト腫の診断,治療計画,経過観察において重要な役割を担っている。
国際脳腫瘍セグメンテーション(BraTS)チャレンジは、4つの構造(T1, T1Gd, T2, T2-FLAIR)MRIスキャンを用いてグリオ芽腫のサブコンパートメントを正確かつ効率的に分割するための多数のAIアルゴリズムの生成に貢献した。
しかし、これらの4つのMRIシーケンスは必ずしも利用できない。
この問題を解決するために、GAN(Generative Adversarial Networks)を使用して、欠落したMRIシーケンスを合成する。
本稿では、3つのMRIシーケンスを入力として取り出して、欠落した4番目の構造シーケンスを生成する、オープンソースのGANアプローチの実装と利用を行う。
提案手法は, コミュニティ主導の汎用ディープラーニングフレームワークGaNDLF(General nuanced Deep Learning framework)に寄与し, 高品質で現実的なMRIシークエンスを合成し, 臨床医が診断能力を向上し, 脳腫瘍MRI定量化へのAI手法の適用を支援できることを示す。
関連論文リスト
- A Diffusion-based Xray2MRI Model: Generating Pseudo-MRI Volumes From one Single X-ray [6.014316825270666]
単一X線画像から擬似MRIボリュームを生成することができる新しい拡散型Xray2MRIモデルを提案する。
実験の結果,提案手法は実際のMRIスキャンを近似した擬似MRIシーケンスを生成することができることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-09T15:44:34Z) - Towards General Text-guided Image Synthesis for Customized Multimodal Brain MRI Generation [51.28453192441364]
マルチモーダル脳磁気共鳴(MR)イメージングは神経科学や神経学において不可欠である。
現在のMR画像合成アプローチは、通常、特定のタスクのための独立したデータセットで訓練される。
テキスト誘導ユニバーサルMR画像合成モデルであるTUMSynについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-25T11:14:47Z) - A Unified Framework for Synthesizing Multisequence Brain MRI via Hybrid Fusion [4.47838172826189]
我々はHF-GAN(Hybrid Fusion GAN)と呼ばれる,マルチシーケンスMR画像の合成のための新しい統合フレームワークを提案する。
本稿では,相補的情報と相補的情報との絡み合った抽出を確実にするためのハイブリッド核融合エンコーダを提案する。
共通特徴表現は、欠落したMR配列を合成するために、モダリティ注入器を介してターゲット潜在空間に変換される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-21T08:06:00Z) - Cross-modality Guidance-aided Multi-modal Learning with Dual Attention
for MRI Brain Tumor Grading [47.50733518140625]
脳腫瘍は世界で最も致命的ながんの1つであり、子供や高齢者に非常に多い。
本稿では,MRI脳腫瘍グレーディングの課題に対処するために,新たな多モード学習法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-17T07:54:49Z) - Style transfer between Microscopy and Magnetic Resonance Imaging via
Generative Adversarial Network in small sample size settings [49.84018914962972]
磁気共鳴イメージング(MRI)のクロスモーダル増強と、同じ組織サンプルに基づく顕微鏡イメージングが期待できる。
コンディショナル・ジェネレーティブ・逆境ネットワーク (cGAN) アーキテクチャを用いて, コーパス・カロサムのMRI画像から顕微鏡組織像を生成する方法を検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-16T13:58:53Z) - BrainVoxGen: Deep learning framework for synthesis of Ultrasound to MRI [2.982610402087728]
本研究は,脳の3次元超音波画像から3次元MRIボリュームを合成するための新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
本研究は、神経画像領域における医療診断と治療計画における変革的応用を約束する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-11T20:37:59Z) - Generating 3D Brain Tumor Regions in MRI using Vector-Quantization
Generative Adversarial Networks [5.380977479547755]
本稿では、ベクトル量子化GANとマスクトークンモデリングを取り入れたトランスフォーマーを用いて、高分解能で多様な3次元脳腫瘍ROIを生成する新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,MRIでまれな脳腫瘍の正確な診断を容易にする可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-02T14:39:10Z) - Video4MRI: An Empirical Study on Brain Magnetic Resonance Image
Analytics with CNN-based Video Classification Frameworks [60.42012344842292]
3次元CNNモデルが磁気共鳴画像(MRI)解析の分野を支配している。
本稿では,アルツハイマー病とパーキンソン病の認識の4つのデータセットを実験に利用した。
効率の面では、ビデオフレームワークは3D-CNNモデルよりも5%から11%、トレーニング可能なパラメータは50%から66%少ない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-24T15:26:31Z) - MAG-Net: Mutli-task attention guided network for brain tumor
segmentation and classification [0.9176056742068814]
本稿では,MRI画像を用いて脳腫瘍領域の分類と分類を行うマルチタスク注意誘導エンコーダネットワーク(MAG-Net)を提案する。
このモデルは既存の最先端モデルと比較して有望な結果を得た。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-26T16:51:00Z) - Confidence-guided Lesion Mask-based Simultaneous Synthesis of Anatomic
and Molecular MR Images in Patients with Post-treatment Malignant Gliomas [65.64363834322333]
信頼性ガイドSAMR(CG-SAMR)は、病変情報からマルチモーダル解剖学的配列にデータを合成する。
モジュールは中間結果に対する信頼度測定に基づいて合成をガイドする。
実際の臨床データを用いた実験により,提案モデルが最先端の合成法よりも優れた性能を発揮することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-06T20:20:22Z) - Lesion Mask-based Simultaneous Synthesis of Anatomic and MolecularMR
Images using a GAN [59.60954255038335]
提案するフレームワークは,ストレッチアウトアップサンプリングモジュール,ブレインアトラスエンコーダ,セグメンテーション一貫性モジュール,マルチスケールラベルワイド識別器から構成される。
実際の臨床データを用いた実験により,提案モデルが最先端の合成法よりも優れた性能を発揮することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-26T02:50:09Z)
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。