論文の概要: Uncertainty Estimation in Contrast-Enhanced MR Image Translation with Multi-Axis Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12153v1
• Date: Mon, 20 Nov 2023 20:09:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 03:10:56.730937
• Title: Uncertainty Estimation in Contrast-Enhanced MR Image Translation with Multi-Axis Fusion
• Title（参考訳）: マルチ軸核融合によるMR画像のコントラスト変換の不確かさ推定
• Authors: Ivo M. Baltruschat, Parvaneh Janbakhshi, Melanie Dohmen, Matthias Lenga
• Abstract要約: 我々は,新しいモデル不確実性定量化手法であるマルチ軸核融合(MAF)を提案する。 提案手法は,T1,T2,T2-FLAIRスキャンに基づくコントラスト強調T1強調画像の合成に応用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.727287631338148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, deep learning has been applied to a wide range of medical imaging and image processing tasks. In this work, we focus on the estimation of epistemic uncertainty for 3D medical image-to-image translation. We propose a novel model uncertainty quantification method, Multi-Axis Fusion (MAF), which relies on the integration of complementary information derived from multiple views on volumetric image data. The proposed approach is applied to the task of synthesizing contrast enhanced T1-weighted images based on native T1, T2 and T2-FLAIR scans. The quantitative findings indicate a strong correlation ($\rho_{\text healthy} = 0.89$) between the mean absolute image synthetization error and the mean uncertainty score for our MAF method. Hence, we consider MAF as a promising approach to solve the highly relevant task of detecting synthetization failures at inference time.
• Abstract（参考訳）: 近年、深層学習は幅広い医療画像や画像処理タスクに応用されている。 本研究では,3次元医用画像から画像への変換における認識的不確かさの推定に着目する。 本稿では,ボリューム画像データに対する複数視点からの補完的情報の統合に依存する,新しいモデル不確かさ定量化手法である多軸融合(maf)を提案する。 提案手法は,T1,T2,T2-FLAIRスキャンに基づくコントラスト強調T1強調画像の合成に応用される。 定量的な結果から,maf法の平均絶対画像合成誤差と平均不確かさスコアとの間に強い相関(\rho_{\text healthy} = 0.89$)が認められた。 したがって、MAFは、推論時に合成失敗を検出するという非常に関連性の高い課題を解決するための有望なアプローチであると考えている。

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