論文の概要: Towards Learning Contrast Kinetics with Multi-Condition Latent Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13890v2
• Date: Wed, 1 May 2024 13:18:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 17:55:26.297445
• Title: Towards Learning Contrast Kinetics with Multi-Condition Latent Diffusion Models
• Title（参考訳）: マルチコンディション遅延拡散モデルを用いたコントラスト運動学の学習に向けて
• Authors: Richard Osuala, Daniel Lang, Preeti Verma, Smriti Joshi, Apostolia Tsirikoglou, Grzegorz Skorupko, Kaisar Kushibar, Lidia Garrucho, Walter H. L. Pinaya, Oliver Diaz, Julia Schnabel, Karim Lekadir,
• Abstract要約: DCE-MRI時間系列の時間条件画像合成が可能な潜時拡散モデルを提案する。 以上の結果から,本手法が現実的な多列性脂肪飽和乳房DCE-MRIを生成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4657460859115632
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contrast agents in dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging allow to localize tumors and observe their contrast kinetics, which is essential for cancer characterization and respective treatment decision-making. However, contrast agent administration is not only associated with adverse health risks, but also restricted for patients during pregnancy, and for those with kidney malfunction, or other adverse reactions. With contrast uptake as key biomarker for lesion malignancy, cancer recurrence risk, and treatment response, it becomes pivotal to reduce the dependency on intravenous contrast agent administration. To this end, we propose a multi-conditional latent diffusion model capable of acquisition time-conditioned image synthesis of DCE-MRI temporal sequences. To evaluate medical image synthesis, we additionally propose and validate the Fr\'echet radiomics distance as an image quality measure based on biomarker variability between synthetic and real imaging data. Our results demonstrate our method's ability to generate realistic multi-sequence fat-saturated breast DCE-MRI and uncover the emerging potential of deep learning based contrast kinetics simulation. We publicly share our accessible codebase at https://github.com/RichardObi/ccnet and provide a user-friendly library for Fr\'echet radiomics distance calculation at https://pypi.org/project/frd-score.
• Abstract（参考訳）: ダイナミックコントラスト造影MRIにおける造影剤は腫瘍を局在させ、そのコントラスト動態を観察することができる。 しかし、コントラスト剤の投与は、有害な健康リスクだけでなく、妊娠中の患者、腎臓機能不全の患者、その他の副作用に制限されている。 病変悪性度, 癌再発リスク, 治療反応の指標としてのコントラスト取り込みは, 静脈内コントラスト剤投与への依存性を減少させる重要な指標となる。 そこで本研究では,DCE-MRI時系列の時間条件画像合成が可能な多条件潜在拡散モデルを提案する。 医用画像の合成を評価するために,合成画像データと実画像データとのバイオマーカーのばらつきに基づいて,Fr'echetラジオミクス距離を画像品質指標として提案し,評価する。 以上の結果から,本手法は多列性脂肪飽和DCE-MRIを現実的に生成し,深層学習に基づくコントラスト運動学シミュレーションの可能性を明らかにすることができる。 アクセス可能なコードベースをhttps://github.com/RichardObi/ccnetで公開し、https://pypi.org/project/frd-scoreでFr\echetラジオミクス距離計算のためのユーザフレンドリーなライブラリを提供します。

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