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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08608v2
• Date: Wed, 17 Jul 2024 18:52:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-20 00:02:04.568349
• 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, Mrunal Bewoor, Ammar Ranapurwala, Satyam Rai, Sheetal Patil,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.982610402087728
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The work proposes a novel deep-learning framework for the synthesis of three-dimensional MRI volumes from corresponding 3D ultrasound images of the brain, leveraging a modified iteration of the Pix2Pix Generative Adversarial Network (GAN) model. Addressing the formidable challenge of bridging the modality disparity between ultrasound and MRI, this research holds promise for transformative applications in medical diagnostics and treatment planning within the neuroimaging domain. While the findings reveal a discernible degree of similarity between the synthesized MRI volumes and anticipated outcomes, they fall short of practical deployment standards, primarily due to constraints associated with dataset scale and computational resources. The methodology yields MRI volumes with a satisfactory similarity score, establishing a foundational benchmark for subsequent investigations.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、Pix2Pix Generative Adversarial Network(GAN)モデルの修正版を利用して、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。 超音波とMRIのモダリティ格差を埋めることの難しい課題に対処するため,本研究は神経画像領域における医療診断と治療計画の変革的応用を約束する。 これらの結果は、合成したMRIボリュームと予測される結果との明確な類似性を示しているが、主にデータセットのスケールと計算資源に関連する制約のため、実際のデプロイメント標準には達していない。 この手法はMRIのボリュームに良好な類似性スコアを与え、その後の調査の基礎となるベンチマークを確立する。

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