論文の概要: Super-Resolution Multi-Contrast Unbiased Eye Atlases With Deep Probabilistic Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03060v1
• Date: Fri, 5 Jan 2024 20:32:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 20:48:44.192819
• Title: Super-Resolution Multi-Contrast Unbiased Eye Atlases With Deep Probabilistic Refinement
• Title（参考訳）: 超高分解能マルチコントラスト非バイアスアイアトラスと高確率精細化
• Authors: Ho Hin Lee, Adam M. Saunders, Michael E. Kim, Samuel W. Remedios, Yucheng Tang, Qi Yang, Xin Yu, Shunxing Bao, Chloe Cho, Louise A. Mawn, Tonia S. Rex, Kevin L. Schey, Blake E. Dewey, Jeffrey M. Spraggins, Jerry L. Prince, Yuankai Huo, and Bennett A. Landman
• Abstract要約: 眼の形態は、特に眼窩と視神経において、個体群によって大きく異なる。 本稿では,高分解能不偏眼アトラスの創製法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.800471212277017
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Eye morphology varies significantly across the population, especially for the orbit and optic nerve. These variations limit the feasibility and robustness of generalizing population-wise features of eye organs to an unbiased spatial reference. To tackle these limitations, we propose a process for creating high-resolution unbiased eye atlases. First, to restore spatial details from scans with a low through-plane resolution compared to a high in-plane resolution, we apply a deep learning-based super-resolution algorithm. Then, we generate an initial unbiased reference with an iterative metric-based registration using a small portion of subject scans. We register the remaining scans to this template and refine the template using an unsupervised deep probabilistic approach that generates a more expansive deformation field to enhance the organ boundary alignment. We demonstrate this framework using magnetic resonance images across four different MRI tissue contrasts, generating four atlases in separate spatial alignments. For each tissue contrast, we find a significant improvement in the average Dice score across four labeled regions compared to a standard registration framework consisting of rigid, affine, and deformable transformations. These results highlight the effective alignment of eye organs and boundaries using our proposed process. By combining super-resolution preprocessing and deep probabilistic models, we address the challenge of generating an eye atlas to serve as a standardized reference across a largely variable population.
• Abstract（参考訳）: 眼の形態は、特に軌道と視神経において、個体群によって大きく異なる。 これらの変化は、眼器官の集団的特徴を非バイアス空間参照に一般化する可能性と堅牢性を制限する。 これらの制約に対処するため,高分解能非偏眼アトラスの作成プロセスを提案する。 まず,高平面解像度に比べて低分解能のスキャンから空間的詳細を復元するため,深層学習に基づく超解像アルゴリズムを適用した。 そして、少数の被験者スキャンを用いて、反復的メートル法に基づく登録による初期偏見のない参照を生成する。 残りのスキャンをこのテンプレートに登録し, 臓器境界アライメントを高めるために, より拡張的な変形場を生成する教師なしの深い確率的アプローチを用いてテンプレートを改良する。 4種類のMRI組織コントラストの磁気共鳴画像を用いて,4つのアトラスを別々の空間アライメントで生成する。 各組織造影では, 硬質, アフィンおよび変形性変換からなる標準登録フレームワークと比較して, 4つのラベル付き領域の平均Diceスコアが有意に向上した。 これらの結果は,提案手法を用いた眼器官と境界の効果的なアライメントを強調する。 超解像前処理モデルと深層確率モデルを組み合わせることで、眼のアトラスを生成するという課題に対処し、大まかに変化する集団の標準基準として機能する。

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