論文の概要: Field-of-View Extension for Brain Diffusion MRI via Deep Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03652v2
• Date: Wed, 28 Aug 2024 20:29:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-30 19:08:38.962324
• Title: Field-of-View Extension for Brain Diffusion MRI via Deep Generative Models
• Title（参考訳）: 深部生成モデルによる脳拡散MRIの視野拡張
• Abstract要約: 本研究の目的は,不完全な視野を持つ既存のdMRIスキャンから直接,欠落したスライスを出力する手法を開発することである。 不完全なFOVを用いたdMRIスキャンにおいて、欠損脳領域を推定する深層生成モデルに基づくフレームワークを提案する。 提案手法はより正確で完全かつ拡張されたFOVで全脳トラクトグラフィーを施行し,アルツハイマー病関連結束解析における不確かさを低減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.077960607188261
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Purpose: In diffusion MRI (dMRI), the volumetric and bundle analyses of whole-brain tissue microstructure and connectivity can be severely impeded by an incomplete field-of-view (FOV). This work aims to develop a method for imputing the missing slices directly from existing dMRI scans with an incomplete FOV. We hypothesize that the imputed image with complete FOV can improve the whole-brain tractography for corrupted data with incomplete FOV. Therefore, our approach provides a desirable alternative to discarding the valuable dMRI data, enabling subsequent tractography analyses that would otherwise be challenging or unattainable with corrupted data. Approach: We propose a framework based on a deep generative model that estimates the absent brain regions in dMRI scans with incomplete FOV. The model is capable of learning both the diffusion characteristics in diffusion-weighted images (DWI) and the anatomical features evident in the corresponding structural images for efficiently imputing missing slices of DWI outside of incomplete FOV. Results: For evaluating the imputed slices, on the WRAP dataset the proposed framework achieved PSNRb0=22.397, SSIMb0=0.905, PSNRb1300=22.479, SSIMb1300=0.893; on the NACC dataset it achieved PSNRb0=21.304, SSIMb0=0.892, PSNRb1300=21.599, SSIMb1300= 0.877. The proposed framework improved the tractography accuracy, as demonstrated by an increased average Dice score for 72 tracts (p < 0.001) on both the WRAP and NACC datasets. Conclusions: Results suggest that the proposed framework achieved sufficient imputation performance in dMRI data with incomplete FOV for improving whole-brain tractography, thereby repairing the corrupted data. Our approach achieved more accurate whole-brain tractography results with extended and complete FOV and reduced the uncertainty when analyzing bundles associated with Alzheimer's Disease.
• Abstract（参考訳）: 目的:拡散MRI(dMRI)では,全脳組織の微細構造と接続性の体積および束解析が不完全視野(FOV)によって著しく阻害される可能性がある。 本研究の目的は、未完成なFOVで既存のdMRIスキャンから直接欠落したスライスを出力する方法を開発することである。 完全FOVによるインプット画像は、不完全FOVによる破損データに対する全脳トラクトグラフィーを改善することができると仮定する。 したがって,本手法は,有意なdMRIデータを捨てる上で望ましい代替手段を提供する。 アプローチ: 不完全なFOVを用いたdMRIスキャンにおいて, 欠損脳領域を推定する深層生成モデルに基づくフレームワークを提案する。 このモデルは拡散強調画像(DWI)の拡散特性と、対応する構造画像に明らかな解剖学的特徴の両方を学習し、不完全なFOVの外側で欠落したDWIのスライスを効率的に出力することができる。 結果: WRAPデータセットでは,PSNRb0=22.397,SSIMb0=0.905,PSNRb1300=22.479,SSIMb1300=0.893,NACCデータセットではPSNRb0=21.304,SSIMb0=0.892,PSNRb1300=21.599,SSIMb1300=0.877を得た。 提案手法は,WRAPデータセットとNACCデータセットの72トラクト (p < 0.001) の平均Diceスコアの増加とともに,トラクトグラフィーの精度を改善した。 結論: 提案手法は, 完全不完全FOVを用いたdMRIデータにおける十分な計算性能を達成し, 破損したデータの修復を図った。 提案手法はより正確で完全かつ拡張されたFOVで全脳トラクトグラフィーを施行し,アルツハイマー病関連結束解析における不確かさを低減した。

関連論文リスト

• Advanced Brain Tissue Imaging with Data-Consistent Diffusion Priors in Laminographic X-Ray Nanoimaging [36.188211884300934]
  LUCIDは,多視点拡散先行と投影領域データの整合性を組み合わせたフレームワークである。 シミュレーションデータセットでは、LUCIDは空間の忠実度を大幅に改善し、行方不明のフーリエ成分を復元する。 LUCIDは、完全なサンプルトモグラフィーのボリュームでのみ訓練されているにもかかわらず、頑強に一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-09T17:05:00Z)
• Predicting Neuromodulation Outcome for Parkinson's Disease with Generative Virtual Brain Model [95.41752463487008]
  パーキンソン病は世界中で1千万人以上に影響している。 個人間変異は経験的治療の選択を制限し、非無視的な外科的リスクとコストを増大させる。 我々は、このギャップをトレーニング済みのファインタニングフレームワークで埋めて、静止状態fMRIから直接結果を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-31T02:36:10Z)
• Adapting HFMCA to Graph Data: Self-Supervised Learning for Generalizable fMRI Representations [57.054499278843856]
  機能的磁気共鳴画像(fMRI)解析は、データセットのサイズが限られ、研究間でのドメインの変動が原因で大きな課題に直面している。 コンピュータビジョンにインスパイアされた従来の自己教師付き学習手法は、正と負のサンプルペアに依存することが多い。 本稿では,最近開発された階層関数最大相関アルゴリズム(HFMCA)をグラフ構造fMRIデータに適用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-05T12:35:01Z)
• Integrating Anatomical Priors into a Causal Diffusion Model [14.471851828800055]
  3Dの脳MRI研究は、視覚的に検出するのが難しい微妙な形態計測の違いを調べることが多い。 ファクトファクトモデルは、微細な解剖学的詳細を保持するために明示的な誘導バイアスが欠如しているため、プラウジブルMRIを作成するのに苦労する。 本稿では,前述したボクセルレベルの解剖学的制約を,生成拡散フレームワークに明示的に統合することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-10T23:22:05Z)
• 2D Ultrasound Elasticity Imaging of Abdominal Aortic Aneurysms Using Deep Neural Networks [0.5249805590164902]
  腹部大動脈瘤 (AAA) は破裂の可能性があるため, 臨床的リスクが高い。 2次元超音波を用いたAAAの弾力性イメージングのためのディープラーニングに基づくフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-25T21:42:54Z)
• TractCloud-FOV: Deep Learning-based Robust Tractography Parcellation in Diffusion MRI with Incomplete Field of View [7.560473809014894]
  本研究では,不完全なFOV条件下でのトラクトグラフィーを堅牢に解析するディープラーニングフレームワークであるTractCloud-FOVを紹介する。 そこで本研究では,実世界劣等なFOVカットオフシナリオのスペクトルをシミュレートするために,トラクトグラムを合成的にカットする,新しいトレーニング戦略FOV-Cut Augmentation(FOV-CA)を提案する。 提案したTractCloud-FOVを,不完全なFOVを含む2つの実生活データセットと合成されたトラクトグラフィーで評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-28T01:36:38Z)
• ContextMRI: Enhancing Compressed Sensing MRI through Metadata Conditioning [51.26601171361753]
  本稿では, 微細なメタデータを再構成プロセスに統合したMRI用テキスト条件拡散モデルであるContextMRIを提案する。 メタデータの忠実度はスライス位置やコントラストから患者年齢、性別、病理まで増加し、体系的に再構築性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T05:15:43Z)
• Multi-Modality Conditioned Variational U-Net for Field-of-View Extension in Brain Diffusion MRI [10.096809077954095]
  拡散磁気共鳴イメージング(dMRI)における不完全視野(FOV)は、全脳白質結合の体積および束解析を著しく阻害することができる。 FOVの取得部位における学習拡散特徴を脳解剖学的構造に組み込むことにより, FOVの不完全部分におけるdMRIスキャンを計算するための新しい枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-20T18:41:29Z)
• DDEvENet: Evidence-based Ensemble Learning for Uncertainty-aware Brain Parcellation Using Diffusion MRI [5.757390718589337]
  EVENetは、拡散MRIを用いた解剖学的脳解析のためのエビデンスベースのエンサンブルニューラルネットワークである。 健常層および臨床集団の異なるデータセットの正確なパーセレーションと不確実性の推定値を得た。 この不確実性評価により,EVENet法は病変症例の異常脳領域の検出に有効であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T05:26:23Z)
• A Demographic-Conditioned Variational Autoencoder for fMRI Distribution Sampling and Removal of Confounds [49.34500499203579]
  変動型オートエンコーダ(VAE)ベースのモデルであるDemoVAEを作成し、人口統計学から fMRI の特徴を推定する。 ユーザが供給する人口動態に基づいて,高品質な合成fMRIデータを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T17:49:20Z)
• Anatomically Constrained Tractography of the Fetal Brain [6.112565873653592]
  我々は,dMRI空間内での胎児脳組織の正確な分画に基づく解剖学的拘束性トラクトグラフィーを提唱する。 独立試験データを用いて実験したところ、この方法は胎児の脳組織を正確に分画し、トラクトグラフィーの結果を大幅に改善できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T19:56:19Z)
• Weakly supervised segmentation of intracranial aneurysms using a novel 3D focal modulation UNet [0.5106162890866905]
  本稿では,新しい3次元焦点変調UNetであるFocalSegNetを提案する。 UIA検出では偽陽性率は0.21で感度は0.80であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-06T03:28:08Z)
• Patched Diffusion Models for Unsupervised Anomaly Detection in Brain MRI [55.78588835407174]
  本稿では,正常脳解剖のパッチベース推定法として拡散モデルの生成タスクを再構築する手法を提案する。 腫瘍と多発性硬化症について検討し,既存のベースラインと比較して25.1%の改善がみられた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-07T09:40:22Z)
• Deep neuroevolution for limited, heterogeneous data: proof-of-concept application to Neuroblastoma brain metastasis using a small virtual pooled image collection [0.0]
  我々は,様々な機関の画像からなる仮想プールデータセットにDNEを適用することで,過度な適合性と一般化性の両方に対処する。 症例はMRIで神経芽腫の脳転移を分類することである。神経芽腫はまれな癌であるため,目的に適している。 DNEの以前の研究と同様に、30の正常と30の転移を含むMRI脳スキャンと37%の外部画像からなる小さなトレーニングセットを使用しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-26T07:03:37Z)
• Building Brains: Subvolume Recombination for Data Augmentation in Large Vessel Occlusion Detection [56.67577446132946]
  この戦略をデータから学ぶためには、標準的なディープラーニングベースのモデルに対して、大規模なトレーニングデータセットが必要である。 そこで本研究では, 異なる患者から血管木セグメントを組換えることで, 人工的なトレーニングサンプルを生成する方法を提案する。 拡張スキームに則って,タスク固有の入力を入力した3D-DenseNetを用いて,半球間の比較を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-05T10:31:57Z)
• 3-Dimensional Deep Learning with Spatial Erasing for Unsupervised Anomaly Segmentation in Brain MRI [55.97060983868787]
  我々は,MRIボリュームと空間消去を組み合わせた空間文脈の増大が,教師なしの異常セグメンテーション性能の向上に繋がるかどうかを検討する。 本稿では,2次元変分オートエンコーダ(VAE)と3次元の相違点を比較し,3次元入力消去を提案し,データセットサイズが性能に与える影響を体系的に検討する。 入力消去による最高の3D VAEは、平均DICEスコアが31.40%となり、2D VAEは25.76%となった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-14T09:17:27Z)
• Fader Networks for domain adaptation on fMRI: ABIDE-II study [68.5481471934606]
  我々は3次元畳み込みオートエンコーダを用いて、無関係な空間画像表現を実現するとともに、ABIDEデータ上で既存のアプローチより優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-14T16:50:50Z)
• Interpretation of 3D CNNs for Brain MRI Data Classification [56.895060189929055]
  T1脳MRIにおける拡散テンソル画像の男女差について,これまでの知見を拡張した。 ボクセルの3次元CNN解釈を3つの解釈法の結果と比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-20T17:56:46Z)
• Handling Missing MRI Input Data in Deep Learning Segmentation of Brain Metastases: A Multi-Center Study [1.4463443378902883]
  深層学習に基づくDropOutと呼ばれる脳転移の自動セグメンテーションのためのセグメンテーションモデルが、マルチシーケンスMRIで訓練された。 セグメンテーションの結果は、最先端のDeepLabV3モデルの性能と比較された。 DropOutモデルはDeepLabV3モデルに比べてかなり高いスコアを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-27T02:49:45Z)

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。