論文の概要: BraSyn 2023 challenge: Missing MRI synthesis and the effect of different learning objectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07800v2
• Date: Mon, 18 Mar 2024 09:42:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 23:24:38.744535
• Title: BraSyn 2023 challenge: Missing MRI synthesis and the effect of different learning objectives
• Title（参考訳）: BraSyn 2023 課題 : MRI 合成の欠如と異なる学習目標の効果
• Authors: Ivo M. Baltruschat, Parvaneh Janbakhshi, Matthias Lenga,
• Abstract要約: この研究は、2023年の脳腫瘍(BraTS)チャレンジの一環として開催されたBrain Magnetic Resonance Image Synthesis for tumor (BraSyn)チャレンジに対処する。 この課題では、研究者は、他の利用可能なシーケンスが与えられたら、欠落した磁気共鳴画像シーケンスを合成して、画像シーケンスの完全なセットで訓練された腫瘍セグメンテーションパイプラインを促進するよう招待される。 この問題は、ペア画像-画像変換のフレームワーク内でのディープラーニングによって解決することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.363158395541767
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work addresses the Brain Magnetic Resonance Image Synthesis for Tumor Segmentation (BraSyn) challenge, which was hosted as part of the Brain Tumor Segmentation (BraTS) challenge in 2023. In this challenge, researchers are invited to synthesize a missing magnetic resonance image sequence, given other available sequences, to facilitate tumor segmentation pipelines trained on complete sets of image sequences. This problem can be tackled using deep learning within the framework of paired image-to-image translation. In this study, we propose investigating the effectiveness of a commonly used deep learning framework, such as Pix2Pix, trained under the supervision of different image-quality loss functions. Our results indicate that the use of different loss functions significantly affects the synthesis quality. We systematically study the impact of various loss functions in the multi-sequence MR image synthesis setting of the BraSyn challenge. Furthermore, we demonstrate how image synthesis performance can be optimized by combining different learning objectives beneficially.
• Abstract（参考訳）: この研究は2023年のBrain Magnetic Resonance Image Synthesis for tumor Segmentation(BraSyn)チャレンジに対処し、Brain tumor Segmentation(BraTS)チャレンジの一部としてホストされた。 この課題では、研究者は、他の利用可能なシーケンスが与えられたら、欠落した磁気共鳴画像シーケンスを合成して、画像シーケンスの完全なセットで訓練された腫瘍セグメンテーションパイプラインを促進するよう招待される。 この問題は、ペア画像-画像変換のフレームワーク内でのディープラーニングによって解決することができる。 本研究では、画像品質損失関数の監督の下で訓練されたPix2Pixのような一般的なディープラーニングフレームワークの有効性について検討する。 その結果, 損失関数の相違が合成品質に大きく影響していることが示唆された。 我々はBraSynチャレンジのマルチシーケンスMR画像合成設定における各種損失関数の影響を系統的に研究した。 さらに、異なる学習目的を効果的に組み合わせることで、画像合成性能を最適化する方法を実証する。

関連論文リスト

• Two-Stage Approach for Brain MR Image Synthesis: 2D Image Synthesis and 3D Refinement [1.5683566370372715]
  腫瘍像を正確に表現することで,欠失モードの特異な特徴を反映したMRI画像の合成が重要である。 本稿では,2次元スライスからMR画像を合成する2段階の手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T08:21:08Z)
• Towards General Text-guided Image Synthesis for Customized Multimodal Brain MRI Generation [51.28453192441364]
  マルチモーダル脳磁気共鳴(MR)イメージングは神経科学や神経学において不可欠である。 現在のMR画像合成アプローチは、通常、特定のタスクのための独立したデータセットで訓練される。 テキスト誘導ユニバーサルMR画像合成モデルであるTUMSynについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T11:14:47Z)
• Disentangled Multimodal Brain MR Image Translation via Transformer-based Modality Infuser [12.402947207350394]
  マルチモーダル脳MR画像の合成を目的としたトランスフォーマーを用いたモダリティインジェクタを提案する。 本手法では,エンコーダからモダリティに依存しない特徴を抽出し,その特徴をモダリティ固有の特徴に変換する。 われわれはBraTS 2018データセットで4つのMRモードを変換する実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-01T06:34:35Z)
• K-Space-Aware Cross-Modality Score for Synthesized Neuroimage Quality Assessment [71.27193056354741]
  クロスモダリティな医用画像合成をどう評価するかという問題は、ほとんど解明されていない。 本稿では,この課題の進展を促すため,新しい指標K-CROSSを提案する。 K-CROSSは、トレーニング済みのマルチモードセグメンテーションネットワークを使用して、病変の位置を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T01:26:48Z)
• The Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge 2023: Brain MR Image Synthesis for Tumor Segmentation (BraSyn) [9.082208613256295]
  本稿では,脳MR画像合成ベンチマーク(BraSyn)とMICCAI(Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention)2023を併用して,脳MR画像合成ベンチマーク(BraSyn)の確立について紹介する。 この課題の主な目的は、複数の利用可能な画像が提供される際に、MRIの欠落を現実的に生成できる画像合成手法を評価することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-15T20:49:58Z)
• Spatial and Modal Optimal Transport for Fast Cross-Modal MRI Reconstruction [54.19448988321891]
  本稿では,T1重み付き画像(T1WIs)を補助モダリティとして活用し,T2WIsの取得を高速化するエンド・ツー・エンドのディープラーニングフレームワークを提案する。 最適輸送(OT)を用いてT1WIを整列させてT2WIを合成し、クロスモーダル合成を行う。 再構成されたT2WIと合成されたT2WIがT2画像多様体に近づき、繰り返しが増加することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-04T12:20:51Z)
• BrainCLIP: Bridging Brain and Visual-Linguistic Representation Via CLIP for Generic Natural Visual Stimulus Decoding [51.911473457195555]
  BrainCLIPはタスクに依存しないfMRIベースの脳復号モデルである。 脳の活動、画像、およびテキストの間のモダリティギャップを埋める。 BrainCLIPは、高い意味的忠実度で視覚刺激を再構築することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-25T03:28:54Z)
• Cross-Modality Neuroimage Synthesis: A Survey [71.27193056354741]
  マルチモダリティイメージングは、疾患の診断を改善し、解剖学的特性を持つ組織における相違を明らかにする。 完全な整列とペアの多モードニューロイメージングデータの存在は、脳研究においてその効果を証明している。 もう一つの解決策は、教師なしまたは弱教師なしの学習方法を探究し、欠落した神経画像データを合成することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-14T19:29:08Z)
• Modality Completion via Gaussian Process Prior Variational Autoencoders for Multi-Modal Glioma Segmentation [75.58395328700821]
  本稿では,患者スキャンに欠落するサブモダリティを1つ以上のインプットするために,MGP-VAE(Multi-modal Gaussian Process Prior Variational Autoencoder)を提案する。 MGP-VAEは、変分オートエンコーダ(VAE)に先立ってガウス過程(GP)を利用して、被験者/患者およびサブモダリティ相関を利用することができる。 4つのサブモダリティのうち2つ、または3つが欠落している脳腫瘍に対するMGP-VAEの適用性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-07T19:06:34Z)
• Multi-Modality Generative Adversarial Networks with Tumor Consistency Loss for Brain MR Image Synthesis [30.64847799586407]
  1つのMRモードT2から3つの高品質MRモード(FLAIR, T1, T1ce)を同時に合成する多モード生成対向ネットワーク(MGAN)を提案する。 実験結果から, 合成画像の品質は, ベースラインモデル, pix2pixで合成した画像より優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-02T21:33:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。