論文の概要: Eddeep: Fast eddy-current distortion correction for diffusion MRI with deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10723v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 15:05:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:56:45.430959
• Title: Eddeep: Fast eddy-current distortion correction for diffusion MRI with deep learning
• Title（参考訳）: Eddeep:ディープラーニングを用いた拡散MRIの高速渦電流歪み補正
• Authors: Antoine Legouhy, Ross Callaghan, Whitney Stee, Philippe Peigneux, Hojjat Azadbakht, Hui Zhang,
• Abstract要約: 画像間の対応を復元する画像トランスレータを提案する。 また,翻訳画像の整列化のための登録モデルを提案する。 この研究は、私たちの知る限りでは、ディープラーニングでこの問題に最初に取り組みます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.359373908374829
• License:
• Abstract: Modern diffusion MRI sequences commonly acquire a large number of volumes with diffusion sensitization gradients of differing strengths or directions. Such sequences rely on echo-planar imaging (EPI) to achieve reasonable scan duration. However, EPI is vulnerable to off-resonance effects, leading to tissue susceptibility and eddy-current induced distortions. The latter is particularly problematic because it causes misalignment between volumes, disrupting downstream modelling and analysis. The essential correction of eddy distortions is typically done post-acquisition, with image registration. However, this is non-trivial because correspondence between volumes can be severely disrupted due to volume-specific signal attenuations induced by varying directions and strengths of the applied gradients. This challenge has been successfully addressed by the popular FSL~Eddy tool but at considerable computational cost. We propose an alternative approach, leveraging recent advances in image processing enabled by deep learning (DL). It consists of two convolutional neural networks: 1) An image translator to restore correspondence between images; 2) A registration model to align the translated images. Results demonstrate comparable distortion estimates to FSL~Eddy, while requiring only modest training sample sizes. This work, to the best of our knowledge, is the first to tackle this problem with deep learning. Together with recently developed DL-based susceptibility correction techniques, they pave the way for real-time preprocessing of diffusion MRI, facilitating its wider uptake in the clinic.
• Abstract（参考訳）: 現代の拡散MRIシークエンスは通常、異なる強度や方向の拡散感度勾配を持つ大量のボリュームを取得する。 このようなシーケンスは、適切なスキャン時間を達成するために、エコープラナーイメージング(EPI)に依存している。 しかし、EPIは非共鳴効果に弱いため、組織感受性と渦電流誘発歪みを引き起こす。 後者は、ボリューム間の不一致を引き起こし、下流のモデリングと分析を混乱させるため、特に問題となる。 渦歪みの基本的な補正は通常、画像登録を伴う取得後に行われる。 しかし、体積間の対応性は、異なる方向と適用勾配の強度によって引き起こされる体積特異的信号減衰によって著しく破壊されるため、これは非自明である。 この課題は人気のあるFSL~Eddyツールによって解決されているが、かなりの計算コストで解決されている。 本稿では,ディープラーニング(DL)によって実現された画像処理の最近の進歩を活かした代替手法を提案する。 2つの畳み込みニューラルネットワークで構成される。 1) 画像間の対応を回復する画像翻訳装置 2)翻訳画像の整列のための登録モデル。 その結果、FSL~Eddyに匹敵する歪みの推定値を示し、サンプルサイズを適度に訓練するしかなかった。 この研究は、私たちの知る限りでは、ディープラーニングでこの問題に最初に取り組みます。 最近開発されたDLベースの感受性補正技術とともに、拡散MRIのリアルタイム前処理の道を開いた。

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