論文の概要: Resolution- and Stimulus-agnostic Super-Resolution of Ultra-High-Field Functional MRI: Application to Visual Studies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14918v2
• Date: Tue, 19 Mar 2024 17:53:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 00:11:07.767128
• Title: Resolution- and Stimulus-agnostic Super-Resolution of Ultra-High-Field Functional MRI: Application to Visual Studies
• Title（参考訳）: 超高磁場機能MRIの高分解能・高感度超解像 : 視覚研究への応用
• Authors: Hongwei Bran Li, Matthew S. Rosen, Shahin Nasr, Juan Eugenio Iglesias,
• Abstract要約: 高分解能fMRIは脳のメソスケール組織への窓を提供する。 しかし、高い空間分解能はスキャン時間を増加させ、低信号とコントラスト-ノイズ比を補う。 本研究では,fMRIのための深層学習に基づく3次元超解像法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8327547104097965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: High-resolution fMRI provides a window into the brain's mesoscale organization. Yet, higher spatial resolution increases scan times, to compensate for the low signal and contrast-to-noise ratio. This work introduces a deep learning-based 3D super-resolution (SR) method for fMRI. By incorporating a resolution-agnostic image augmentation framework, our method adapts to varying voxel sizes without retraining. We apply this innovative technique to localize fine-scale motion-selective sites in the early visual areas. Detection of these sites typically requires a resolution higher than 1 mm isotropic, whereas here, we visualize them based on lower resolution (2-3mm isotropic) fMRI data. Remarkably, the super-resolved fMRI is able to recover high-frequency detail of the interdigitated organization of these sites (relative to the color-selective sites), even with training data sourced from different subjects and experimental paradigms -- including non-visual resting-state fMRI, underscoring its robustness and versatility. Quantitative and qualitative results indicate that our method has the potential to enhance the spatial resolution of fMRI, leading to a drastic reduction in acquisition time.
• Abstract（参考訳）: 高分解能fMRIは脳のメソスケール組織への窓を提供する。 しかし、高い空間分解能はスキャン時間を増加させ、低信号とコントラスト-ノイズ比を補う。 本研究では,fMRIのための深層学習に基づく3次元超解像法を提案する。 解像度に依存しない画像拡張フレームワークを組み込むことで,リトレーニングなしで様々なボクセルサイズに適応できる。 初期視覚領域における微細な動き選択部位のローカライズに,この革新的な手法を適用した。 これらのサイトの検出には一般的に1mm等方性以上の解像度を必要とするが、ここでは低分解能(2-3mm等方性)のfMRIデータに基づいてそれらを可視化する。 興味深いことに、超解像fMRIは、異なる被験者から得られたトレーニングデータや実験パラダイム(非視覚的静止状態fMRIを含む)から得られたデータであっても、これらのサイトの相互に結合した組織(色選択された部位)の高頻度の詳細を復元することができる。 定量的および定性的な結果から,fMRIの空間分解能が向上する可能性が示唆された。

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