論文の概要: Style transfer between Microscopy and Magnetic Resonance Imaging via
Generative Adversarial Network in small sample size settings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10414v1
- Date: Mon, 16 Oct 2023 13:58:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-17 14:06:21.412970
- Title: Style transfer between Microscopy and Magnetic Resonance Imaging via
Generative Adversarial Network in small sample size settings
- Title(参考訳): 微小標本サイズにおける生成的逆ネットワークによる顕微鏡と磁気共鳴画像のスタイル伝達
- Authors: Monika Pytlarz, Adrian Onicas, Alessandro Crimi
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 49.84018914962972
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cross-modal augmentation of Magnetic Resonance Imaging (MRI) and microscopic
imaging based on the same tissue samples is promising because it can allow
histopathological analysis in the absence of an underlying invasive biopsy
procedure. Here, we tested a method for generating microscopic histological
images from MRI scans of the corpus callosum using conditional generative
adversarial network (cGAN) architecture. To our knowledge, this is the first
multimodal translation of the brain MRI to histological volumetric
representation of the same sample. The technique was assessed by training
paired image translation models taking sets of images from MRI scans and
microscopy. The use of cGAN for this purpose is challenging because microscopy
images are large in size and typically have low sample availability. The
current work demonstrates that the framework reliably synthesizes histology
images from MRI scans of corpus callosum, emphasizing the network's ability to
train on high resolution histologies paired with relatively lower-resolution
MRI scans. With the ultimate goal of avoiding biopsies, the proposed tool can
be used for educational purposes.
- Abstract(参考訳): 磁気共鳴画像(MRI)と同じ組織サンプルに基づく顕微鏡像の相互増強は、根底にある侵襲的生検を欠いた病理組織学的解析を可能にするため有望である。
そこで我々は,cGANアーキテクチャを用いて,コーパス・カロサムのMRI画像から微細組織像を生成する方法を検討した。
我々の知る限り、これは脳MRIの同じ標本の組織学的容積表現への最初の多モーダル翻訳である。
この技術は、MRIスキャンと顕微鏡画像から画像の集合を取り出すペア画像翻訳モデルの訓練によって評価された。
この目的でのcganの使用は、顕微鏡画像のサイズが大きく、通常サンプルの可用性が低いため困難である。
現在の研究は、このフレームワークがコーパスカロサムのMRIスキャンから、比較的低分解能MRIスキャンと組み合わせた高分解能ヒストロジーでトレーニングするネットワークの能力を強調し、確実に組織像を合成していることを示している。
生検を避けるという究極の目的から,提案ツールを教育目的に利用することができる。
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