論文の概要: Transferring Ultrahigh-Field Representations for Intensity-Guided Brain
Segmentation of Low-Field Magnetic Resonance Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08409v1
- Date: Tue, 13 Feb 2024 12:21:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-14 15:30:17.435341
- Title: Transferring Ultrahigh-Field Representations for Intensity-Guided Brain
Segmentation of Low-Field Magnetic Resonance Imaging
- Title（参考訳）: 低磁場磁気共鳴画像の強度誘導脳分割のための超高精細表現の転送
- Authors: Kwanseok Oh, Jieun Lee, Da-Woon Heo, Dinggang Shen, and Heung-Il Suk
- Abstract要約: 7T MRIの使用は、低磁場MRIと比較して高コストでアクセシビリティが低いため制限されている。
本研究では,入力されたLF磁気共鳴特徴表現と,脳画像分割タスクのための7T様特徴表現とを融合したディープラーニングフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.92395928517429
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ultrahigh-field (UHF) magnetic resonance imaging (MRI), i.e., 7T MRI,
provides superior anatomical details of internal brain structures owing to its
enhanced signal-to-noise ratio and susceptibility-induced contrast. However,
the widespread use of 7T MRI is limited by its high cost and lower
accessibility compared to low-field (LF) MRI. This study proposes a
deep-learning framework that systematically fuses the input LF magnetic
resonance feature representations with the inferred 7T-like feature
representations for brain image segmentation tasks in a 7T-absent environment.
Specifically, our adaptive fusion module aggregates 7T-like features derived
from the LF image by a pre-trained network and then refines them to be
effectively assimilable UHF guidance into LF image features. Using
intensity-guided features obtained from such aggregation and assimilation,
segmentation models can recognize subtle structural representations that are
usually difficult to recognize when relying only on LF features. Beyond such
advantages, this strategy can seamlessly be utilized by modulating the contrast
of LF features in alignment with UHF guidance, even when employing arbitrary
segmentation models. Exhaustive experiments demonstrated that the proposed
method significantly outperformed all baseline models on both brain tissue and
whole-brain segmentation tasks; further, it exhibited remarkable adaptability
and scalability by successfully integrating diverse segmentation models and
tasks. These improvements were not only quantifiable but also visible in the
superlative visual quality of segmentation masks.
- Abstract（参考訳）: 超高磁場(UHF)磁気共鳴イメージング(MRI)、すなわち7T MRIは、信号-雑音比の増大と感受性に起因したコントラストにより、脳内構造の優れた解剖学的詳細を提供する。
しかし 7T MRI の広範使用は,低磁場 (LF) MRI と比較して高コストでアクセシビリティが低いため制限されている。
本研究では,入力されたLF磁気共鳴特徴表現を,脳画像のセグメンテーションタスクにおける推定7T様特徴表現と体系的に融合するディープラーニングフレームワークを提案する。
具体的には, 適応核融合モジュールは, LF画像から抽出した7T様特徴を事前学習ネットワークで集約し, 効果的にUHF誘導をLF画像特徴に組み込むように改良する。
このようなアグリゲーションと同化から得られる強度誘導特徴を用いて、セグメンテーションモデルはLF特徴のみに依存する場合の認識が難しい微妙な構造表現を認識することができる。
このような利点の他に、任意のセグメンテーションモデルを用いた場合であっても、UHFガイダンスに従ってLF特徴のコントラストを調整することで、この戦略をシームレスに利用することができる。
実験により, 提案手法は脳組織および脳全体のセグメンテーションタスクのベースラインモデルに対して有意に優れており, さらに, 多様なセグメンテーションモデルとタスクを統合することで, 顕著な適応性と拡張性を示した。
これらの改善は定量化されただけでなく、セグメンテーションマスクの視覚的品質でも目に見える。
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