Fugu-MT 論文翻訳(概要): SISMIK for brain MRI: Deep-learning-based motion estimation and model-based motion correction in k-space

論文の概要: SISMIK for brain MRI: Deep-learning-based motion estimation and model-based motion correction in k-space

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13220v2
Date: Sat, 15 Jun 2024 21:09:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-19 07:14:24.127383
Title: SISMIK for brain MRI: Deep-learning-based motion estimation and model-based motion correction in k-space
Title（参考訳）: 脳MRIのためのSISMIK:k空間における深層学習に基づく動き推定とモデルに基づく動き補正
Authors: Oscar Dabrowski, Jean-Luc Falcone, Antoine Klauser, Julien Songeon, Michel Kocher, Bastien Chopard, François Lazeyras, Sébastien Courvoisier,
Abstract要約: 本研究では,脳の2次元スピンエコースキャンにおける動き推定と補正の振り返り手法を提案する。この手法は、深いニューラルネットワークのパワーを利用してk空間の運動パラメータを推定する。モデルに基づくアプローチを用いて、劣化した画像を復元し、「幻覚」を避ける。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: MRI, a widespread non-invasive medical imaging modality, is highly sensitive to patient motion. Despite many attempts over the years, motion correction remains a difficult problem and there is no general method applicable to all situations. We propose a retrospective method for motion estimation and correction to tackle the problem of in-plane rigid-body motion, apt for classical 2D Spin-Echo scans of the brain, which are regularly used in clinical practice. Due to the sequential acquisition of k-space, motion artifacts are well localized. The method leverages the power of deep neural networks to estimate motion parameters in k-space and uses a model-based approach to restore degraded images to avoid ''hallucinations''. Notable advantages are its ability to estimate motion occurring in high spatial frequencies without the need of a motion-free reference. The proposed method operates on the whole k-space dynamic range and is moderately affected by the lower SNR of higher harmonics. As a proof of concept, we provide models trained using supervised learning on 600k motion simulations based on motion-free scans of 43 different subjects. Generalization performance was tested with simulations as well as in-vivo. Qualitative and quantitative evaluations are presented for motion parameter estimations and image reconstruction. Experimental results show that our approach is able to obtain good generalization performance on simulated data and in-vivo acquisitions. We provide a Python implementation at https://gitlab.unige.ch/Oscar.Dabrowski/sismik_mri/.
Abstract（参考訳）: 広汎な非侵襲的医療画像モダリティであるMRIは、患者の動きに非常に敏感である。長年にわたる多くの試みにもかかわらず、運動補正は難しい問題であり、あらゆる状況に適用できる一般的な方法はない。本研究では,脳の古典的2次元スピンエコースキャンに適応する平面内剛体運動問題に対する運動推定と修正の振り返り手法を提案する。 k-空間の逐次取得のため、運動アーティファクトは十分に局所化されている。この手法は、深層ニューラルネットワークのパワーを活用してk空間内の運動パラメータを推定し、モデルに基づくアプローチで劣化した画像を復元し、「幻覚」を避ける。注目すべき利点は、動きのない参照を必要とせずに、高空間周波数で発生する動きを推定できることである。提案手法はk空間のダイナミックレンジ全体で動作し,高調波の低SNRの影響を受けやすい。概念実証として、43種類の被験者の無運動スキャンに基づいて600kの動作シミュレーションを教師付き学習を用いて訓練したモデルを提供する。一般化性能はシミュレーションとin-vivoで試験された。動きパラメータ推定と画像再構成のための定性的,定量的評価を行った。実験結果から,本手法はシミュレーションデータとin-vivo取得に対して優れた一般化性能が得られることが示された。 https://gitlab.unige.ch/Oscar.Dabrowski/sismik_mri/でPythonの実装を提供しています。

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