論文の概要: IVIM-Morph: Motion-compensated quantitative Intra-voxel Incoherent Motion (IVIM) analysis for functional fetal lung maturity assessment from diffusion-weighted MRI data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07126v3
• Date: Thu, 02 Jan 2025 12:39:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-03 14:33:15.260321
• Title: IVIM-Morph: Motion-compensated quantitative Intra-voxel Incoherent Motion (IVIM) analysis for functional fetal lung maturity assessment from diffusion-weighted MRI data
• Title（参考訳）: IVIM-Morph: 拡散強調MRIによる機能的胎児肺成熟度評価のための運動補償量的ボクセル内不整脈運動(IVIM)解析
• Authors: Noga Kertes, Yael Zaffrani-Reznikov, Onur Afacan, Sila Kurugol, Simon K. Warfield, Moti Freiman,
• Abstract要約: 動き補正によるDWIデータの定量的解析のための自己教師型ディープニューラルネットワークモデルIVIM-morphを提案する。 IVIM-morphは2つのサブネットワーク、登録サブネットワーク、IVIMモデル適合サブネットワークを組み合わせ、IVIMモデルパラメータと動きの同時推定を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.751130449661
• License:
• Abstract: Quantitative analysis of pseudo-diffusion in diffusion-weighted magnetic resonance imaging (DWI) data shows potential for assessing fetal lung maturation and generating valuable imaging biomarkers. Yet, the clinical utility of DWI data is hindered by unavoidable fetal motion during acquisition. We present IVIM-morph, a self-supervised deep neural network model for motion-corrected quantitative analysis of DWI data using the Intra-voxel Incoherent Motion (IVIM) model. IVIM-morph combines two sub-networks, a registration sub-network, and an IVIM model fitting sub-network, enabling simultaneous estimation of IVIM model parameters and motion. To promote physically plausible image registration, we introduce a biophysically informed loss function that effectively balances registration and model-fitting quality. We validated the efficacy of IVIM-morph by establishing a correlation between the predicted IVIM model parameters of the lung and gestational age (GA) using fetal DWI data of 39 subjects. IVIM-morph exhibited a notably improved correlation with gestational age (GA) when performing in-vivo quantitative analysis of fetal lung DWI data during the canalicular phase. IVIM-morph shows potential in developing valuable biomarkers for non-invasive assessment of fetal lung maturity with DWI data. Moreover, its adaptability opens the door to potential applications in other clinical contexts where motion compensation is essential for quantitative DWI analysis. The IVIM-morph code is readily available at: https://github.com/TechnionComputationalMRILab/qDWI-Morph.
• Abstract（参考訳）: 拡散強調磁気共鳴画像(DWI)データにおける擬似拡散の定量的解析は、胎児の肺成熟度を評価し、貴重な画像バイオマーカーを生成する可能性を示唆している。 しかし、DWIデータの臨床的有用性は、取得時に避けられない胎児の動きによって妨げられる。 本稿では、VIMモデルを用いて、DWIデータの動き補正定量分析のための自己教師型ディープニューラルネットワークモデルIVIM-morphを提案する。 IVIM-morphは2つのサブネットワーク、登録サブネットワーク、IVIMモデル適合サブネットワークを組み合わせ、IVIMモデルパラメータと動きの同時推定を可能にする。 物理的に妥当な画像登録を促進するために,登録とモデル適合品質を効果的にバランスさせるバイオ物理情報損失関数を導入する。 肺のIVIMモデルパラメータと妊娠年齢(GA)との相関を39例の胎児DWIデータを用いて確立し,IVIM形態の有効性を検証した。 IVIM-morphは妊娠年齢(GA)と有意な相関性を示した。 IVIM-morphは、DWIデータによる胎児肺成熟度を非侵襲的に評価するための貴重なバイオマーカーの開発の可能性を示している。 さらに、その適応性は、定量的DWI分析に運動補償が不可欠である他の臨床文脈における潜在的な応用への扉を開く。 IVIM-morphのコードは、https://github.com/TechnionComputationalMRILab/qDWI-Morphで入手できる。

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