論文の概要: A Literature Review on Fetus Brain Motion Correction in MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16782v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 06:43:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 15:56:05.121149
• Title: A Literature Review on Fetus Brain Motion Correction in MRI
• Title（参考訳）: MRIにおける胎児脳運動補正の文献的考察
• Authors: Haoran Zhang, Yun Wang
• Abstract要約: その中には、Slice to Volume Registration(SVR)のような従来の3DMRI補正方法、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やLong Short-Term Memory(LSTM) Networks、Transformers、Generative Adversarial Networks(GAN)といったディープラーニングベースのテクニックが含まれている。 この文献レビューから得られた知見は、MRI研究における胎児運動の技術的な複雑さと実践的意味の両方を深く理解し、潜在的な解決策とこの分野の今後の改善について合理的な視点を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.55520964963958
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper provides a comprehensive review of the latest advancements in fetal motion correction in MRI. We delve into various contemporary methodologies and technological advancements aimed at overcoming these challenges. It includes traditional 3D fetal MRI correction methods like Slice to Volume Registration (SVR), deep learning-based techniques such as Convolutional Neural Networks (CNNs), Long Short-Term Memory (LSTM) Networks, Transformers, Generative Adversarial Networks (GANs) and most recent advancements of Diffusion Models. The insights derived from this literature review reflect a thorough understanding of both the technical intricacies and practical implications of fetal motion in MRI studies, offering a reasoned perspective on potential solutions and future improvements in this field.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MRIにおける胎児運動補正の最近の進歩を概観する。 我々はこれらの課題を克服するために、様々な現代的な方法論と技術進歩を探求する。 その中には、Slice to Volume Registration(SVR)のような従来の3DMRI補正方法、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やLong Short-Term Memory(LSTM) Networks、Transformers、Generative Adversarial Networks(GAN)といったディープラーニングベースのテクニック、最新の拡散モデルなどが含まれる。 この文献レビューから得られた知見は、MRI研究における胎児運動の技術的な複雑さと実践的意味の両方を深く理解し、潜在的な解決策とこの分野の今後の改善について合理的な視点を提供する。

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