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/2310.07250v3
- Date: Wed, 15 Nov 2023 10:35:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-16 19:50:17.179147
- 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。
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