論文の概要: AID-DTI: Accelerating High-fidelity Diffusion Tensor Imaging with
Detail-Preserving Model-based Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01693v1
- Date: Wed, 3 Jan 2024 11:54:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-04 14:08:17.859244
- Title: AID-DTI: Accelerating High-fidelity Diffusion Tensor Imaging with
Detail-Preserving Model-based Deep Learning
- Title(参考訳): AID-DTI:詳細なモデルに基づくディープラーニングによる高密度拡散テンソルイメージング
- Authors: Wenxin Fan, Jian Cheng, Cheng Li, Xinrui Ma, Jing Yang, Juan Zou,
Ruoyou Wu, Qiegen Liu, Shanshan Wang
- Abstract要約: 本稿では,6つの測定値のみで高速かつ正確なDTIを実現するための新しい手法であるAID-DTI(Accelerating hIgh fiDelity Diffusion Imaging)を提案する。
AID-DTIは、新しく設計されたSingular Value Decomposition (SVD)ベースの正規化器を備えており、ネットワークトレーニング中にノイズを抑えながら、細部を効果的に捉えることができる。
HCP(Human Connectome Project)データによる実験結果から,提案手法は細粒度でDTIパラメータマップを推定し,定量的かつ定性的に3つの最先端手法を上回ることを示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.504457554152513
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning has shown great potential in accelerating diffusion tensor
imaging (DTI). Nevertheless, existing methods tend to suffer from Rician noise
and detail loss in reconstructing the DTI-derived parametric maps especially
when sparsely sampled q-space data are used. This paper proposes a novel
method, AID-DTI (Accelerating hIgh fiDelity Diffusion Tensor Imaging), to
facilitate fast and accurate DTI with only six measurements. AID-DTI is
equipped with a newly designed Singular Value Decomposition (SVD)-based
regularizer, which can effectively capture fine details while suppressing noise
during network training. Experimental results on Human Connectome Project (HCP)
data consistently demonstrate that the proposed method estimates DTI parameter
maps with fine-grained details and outperforms three state-of-the-art methods
both quantitatively and qualitatively.
- Abstract(参考訳): 深層学習は拡散テンソルイメージング(DTI)の加速に大きな可能性を示している。
それにもかかわらず、既存の手法はリシアンノイズやdti由来のパラメトリック写像の再構成における詳細損失に苦しむ傾向がある。
本稿では,6つの測定値のみで高速かつ高精度なDTIを実現するために,AID-DTI(Accelerating hIgh fiDelity Diffusion Tensor Imaging)を提案する。
AID-DTIは新しく設計されたSingular Value Decomposition (SVD)ベースの正規化器を備えており、ネットワークトレーニング中にノイズを抑えながら、細部を効果的に捉えることができる。
ヒトコネクトーム計画(hcp)データを用いた実験の結果,提案手法がdtiパラメータマップを細粒度で推定し,定量的および定性的に3つの最先端手法を上回った。
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