論文の概要: A Probabilistic Hadamard U-Net for MRI Bias Field Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05024v1
• Date: Fri, 8 Mar 2024 04:02:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 21:07:32.073936
• Title: A Probabilistic Hadamard U-Net for MRI Bias Field Correction
• Title（参考訳）: MRIバイアス場補正のための確率的アダマールU-ネット
• Authors: Xin Zhu, Hongyi Pan, Yury Velichko, Adam B. Murphy, Ashley Ross, Baris Turkbey, Ahmet Enis Cetin and Ulas Bagci
• Abstract要約: 本稿では,前立腺MRIバイアス場補正のための確率的アダマールU-ネットを提案する。 高速な推論速度で前立腺MRIのバイアス場を補正するためのPHU-Netの有効性を示す実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.5042673423212225
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Magnetic field inhomogeneity correction remains a challenging task in MRI analysis. Most established techniques are designed for brain MRI by supposing that image intensities in the identical tissue follow a uniform distribution. Such an assumption cannot be easily applied to other organs, especially those that are small in size and heterogeneous in texture (large variations in intensity), such as the prostate. To address this problem, this paper proposes a probabilistic Hadamard U-Net (PHU-Net) for prostate MRI bias field correction. First, a novel Hadamard U-Net (HU-Net) is introduced to extract the low-frequency scalar field, multiplied by the original input to obtain the prototypical corrected image. HU-Net converts the input image from the time domain into the frequency domain via Hadamard transform. In the frequency domain, high-frequency components are eliminated using the trainable filter (scaling layer), hard-thresholding layer, and sparsity penalty. Next, a conditional variational autoencoder is used to encode possible bias field-corrected variants into a low-dimensional latent space. Random samples drawn from latent space are then incorporated with a prototypical corrected image to generate multiple plausible images. Experimental results demonstrate the effectiveness of PHU-Net in correcting bias-field in prostate MRI with a fast inference speed. It has also been shown that prostate MRI segmentation accuracy improves with the high-quality corrected images from PHU-Net. The code will be available in the final version of this manuscript.
• Abstract（参考訳）: 磁場不均一性補正はMRI解析において難しい課題である。 確立されたほとんどの技術は、同一組織内の画像強度が均一な分布に従うことを仮定して、脳MRIのために設計されている。 このような仮定は、他の臓器、特に前立腺のような大きさが小さく、質感(強度のばらつきが大きい)が不均一な臓器にも容易に適用できない。 本稿では,前立腺MRIバイアス場補正のための確率的アダマールU-ネットを提案する。 まず、原入力に乗じて原型補正画像を得る低周波スカラーフィールドを抽出するために、新しいアダマールU-Net(HU-Net)を導入する。 hu-netは入力画像を時間領域からアダマール変換を介して周波数領域に変換する。 周波数領域では、訓練可能なフィルタ(スケーリング層)、ハードthresholding層、およびスパーシティペナルティを用いて高周波成分を除去する。 次に、条件付き変分オートエンコーダを使用して、バイアスフィールド補正可能な変種を低次元の潜在空間に符号化する。 次に、潜在空間から引き出されたランダムサンプルを原型補正画像に組み込んで複数の可視画像を生成する。 高速な推論速度を有する前立腺MRIのバイアス場補正におけるPHU-Netの有効性を実験的に検証した。 また、PHU-Netの高画質補正画像により、前立腺MRIのセグメンテーション精度が向上することが示されている。 コードは、この原稿の最終版で利用可能である。

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