論文の概要: BrainVoxGen: Deep learning framework for synthesis of Ultrasound to MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08608v1
• Date: Wed, 11 Oct 2023 20:37:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 16:14:35.434452
• Title: BrainVoxGen: Deep learning framework for synthesis of Ultrasound to MRI
• Title（参考訳）: BrainVoxGen:MRIへの超音波合成のためのディープラーニングフレームワーク
• Authors: Shubham Singh, Dr. Mrunal Bewoor, Ammar Ranapurwala, Satyam Rai, Sheetal Patil
• Abstract要約: 本研究では,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ことを目的としたディープラーニングフレームワークを提案する。 このプロセスでは、超音波の3DボリュームをUNETジェネレータとパッチ識別器に入力し、対応するMRIの3Dボリュームを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1998815025767033
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The study presents a deep learning framework aimed at synthesizing 3D MRI volumes from three-dimensional ultrasound images of the brain utilizing the Pix2Pix GAN model. The process involves inputting a 3D volume of ultrasounds into a UNET generator and patch discriminator, generating a corresponding 3D volume of MRI. Model performance was evaluated using losses on the discriminator and generator applied to a dataset of 3D ultrasound and MRI images. The results indicate that the synthesized MRI images exhibit some similarity to the expected outcomes. Despite challenges related to dataset size, computational resources, and technical complexities, the method successfully generated MRI volume with a satisfactory similarity score meant to serve as a baseline for further research. It underscores the potential of deep learning-based volume synthesis techniques for ultrasound to MRI conversion, showcasing their viability for medical applications. Further refinement and exploration are warranted for enhanced clinical relevance.
• Abstract（参考訳）: Pix2Pix GANモデルを用いた脳の3次元超音波画像から3次元MRIボリュームの合成を目的としたディープラーニングフレームワークを提案する。 このプロセスでは、超音波の3DボリュームをUNETジェネレータとパッチ識別器に入力し、対応するMRIの3Dボリュームを生成する。 3次元超音波画像とMRI画像のデータセットに適用した判別器とジェネレータの損失を用いてモデル性能を評価した。 以上の結果から, 合成MRI画像は期待結果と若干の類似性を示した。 データセットのサイズ、計算資源、技術的複雑さに関連する問題にもかかわらず、この手法は、さらなる研究のベースラインとなるための十分な類似性スコアを持つMRIボリュームをうまく生成した。 超音波からMRIへの変換のための深層学習に基づくボリューム合成技術の可能性を強調し、医療応用の可能性を示す。 さらなる洗練と探索は臨床的関連性を高めるために必要である。

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