論文の概要: MAMOC: MRI Motion Correction via Masked Autoencoding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14590v2
- Date: Mon, 30 Sep 2024 15:44:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-01 21:58:59.457474
- Title: MAMOC: MRI Motion Correction via Masked Autoencoding
- Title(参考訳): MAMOC: Masked AutoencodingによるMRI運動補正
- Authors: Lennart Alexander Van der Goten, Jingyu Guo, Kevin Smith,
- Abstract要約: 本稿では, 運動負荷MRI脳スキャンにおけるRAC(Retrospective Artifact Correction)の問題点に対処する新しい手法であるMAMOC(Masked Motion Correction)を提案する。
MAMOCは、マスク付き自己エンコーディング、転送学習、テストタイム予測を使用して、動きのアーティファクトを効率的に除去し、高忠実でネイティブなスキャンを生成する。
この研究は、公開データセット上の実際のモーションデータを用いてMRIスキャンにおける動作補正を初めて評価し、MAMOCが既存の動作補正法よりも優れた性能を達成することを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.2553331475843343
- License:
- Abstract: The presence of motion artifacts in magnetic resonance imaging (MRI) scans poses a significant challenge, where even minor patient movements can lead to artifacts that may compromise the scan's utility.This paper introduces MAsked MOtion Correction (MAMOC), a novel method designed to address the issue of Retrospective Artifact Correction (RAC) in motion-affected MRI brain scans. MAMOC uses masked autoencoding self-supervision, transfer learning and test-time prediction to efficiently remove motion artifacts, producing high-fidelity, native-resolution scans. Until recently, realistic, openly available paired artifact presentations for training and evaluating retrospective motion correction methods did not exist, making it necessary to simulate motion artifacts. Leveraging the MR-ART dataset and bigger unlabeled datasets (ADNI, OASIS-3, IXI), this work is the first to evaluate motion correction in MRI scans using real motion data on a public dataset, showing that MAMOC achieves improved performance over existing motion correction methods.
- Abstract(参考訳): 磁気共鳴画像(MRI)スキャンにおける運動アーティファクトの存在は、マイナーな患者の動きでさえ、スキャンの有用性を損なう可能性があるアーティファクトに繋がる重要な課題となる。この論文では、運動に影響を及ぼすMRI脳スキャンにおけるRetrospective Artifact Correction(RAC)の問題に対処するために設計された新しい手法であるMasked Motion Correction(MAMOC)を紹介する。
MAMOCは、マスク付き自己エンコーディング、転送学習、テストタイム予測を使用して、動きのアーティファクトを効率的に除去し、高忠実でネイティブなスキャンを生成する。
最近まで、ふりかえりの動作補正法を訓練し評価するための、現実的で公開の人工物プレゼンテーションは存在せず、動きの人工物をシミュレートする必要があった。
MR-ARTデータセットとより大きな未ラベルデータセット(ADNI, OASIS-3, IXI)を活用することで、公共データセット上の実際のモーションデータを用いてMRIスキャンにおける動き補正を初めて評価し、MAMOCが既存の動き補正法よりも優れたパフォーマンスを達成することを示す。
関連論文リスト
- Motion-Informed Deep Learning for Brain MR Image Reconstruction Framework [7.639405634241267]
運動は臨床MRIの約30%に存在していると推定されている。
深層学習アルゴリズムは画像再構成タスクと運動補正タスクの両方に有効であることが示されている。
画像と正しい動きを同時に高速化する新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-28T02:16:35Z) - Motion-adaptive Separable Collaborative Filters for Blind Motion Deblurring [71.60457491155451]
様々な動きによって生じる画像のぼかしを除去することは、難しい問題である。
本研究では,動き適応型分離型協調フィルタと呼ばれる実世界のデブロアリングフィルタモデルを提案する。
本手法は,実世界の動きのぼかし除去に有効な解法を提供し,最先端の性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-19T19:44:24Z) - SISMIK for brain MRI: Deep-learning-based motion estimation and model-based motion correction in k-space [0.0]
本研究では,脳の2次元スピンエコースキャンにおける動き推定と補正の振り返り手法を提案する。
この手法は、深いニューラルネットワークのパワーを利用してk空間の運動パラメータを推定する。
モデルに基づくアプローチを用いて、劣化した画像を復元し、「幻覚」を避ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-20T17:38:56Z) - Volumetric Reconstruction Resolves Off-Resonance Artifacts in Static and
Dynamic PROPELLER MRI [76.60362295758596]
磁気共鳴イメージング(MRI)におけるオフ共鳴アーティファクトは、画像ボリューム内のスピンの実際の共鳴周波数が空間情報を符号化するのに使用される期待周波数と異なる場合に発生する視覚歪みである。
本稿では,2次元MRI再構成問題を3次元に引き上げ,このオフ共鳴をモデル化するための「スペクトル」次元を導入することで,これらのアーチファクトを解決することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-22T05:44:51Z) - On Sensitivity and Robustness of Normalization Schemes to Input
Distribution Shifts in Automatic MR Image Diagnosis [58.634791552376235]
深層学習(DL)モデルは、再構成画像を入力として、複数の疾患の診断において最先端のパフォーマンスを達成した。
DLモデルは、トレーニングとテストフェーズ間の入力データ分布の変化につながるため、さまざまなアーティファクトに敏感である。
本稿では,グループ正規化やレイヤ正規化といった他の正規化手法を用いて,画像のさまざまなアーチファクトに対して,モデル性能にロバスト性を注入することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-23T03:09:03Z) - Motion Artifacts Detection in Short-scan Dental CBCT Reconstructions [5.147799140853288]
Cone Beam Computed Tomography (CBCT) は歯科診断や治療計画に広く用いられている。
本研究は, 補正アルゴリズムを使わずに, クリーンショートスキャン体積を再構成することのできる, 走査投影の運動自由部分を抽出する枠組みを用いた。
データ不足に対処するために、現実的なモーションシミュレーション戦略とデータ拡張が実装されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-20T08:28:44Z) - Annealed Score-Based Diffusion Model for MR Motion Artifact Reduction [37.41561581618164]
モーションアーティファクトリダクションは、MRイメージングにおいて重要な研究トピックの1つである。
我々はMRIの動作アーチファクト低減のためのアニール式スコアベース拡散モデルを提案する。
実験により, 提案手法は, シミュレーションおよび生体内動作アーティファクトの両方を効果的に低減することを確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-08T12:16:08Z) - MotionHint: Self-Supervised Monocular Visual Odometry with Motion
Constraints [70.76761166614511]
モノクローナルビジュアル・オドメトリー(VO)のための新しい自己教師型アルゴリズムMotionHintを提案する。
我々のMotionHintアルゴリズムは、既存のオープンソースSSM-VOシステムに容易に適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-14T15:35:08Z) - Continuous Decoding of Daily-Life Hand Movements from Forearm Muscle
Activity for Enhanced Myoelectric Control of Hand Prostheses [78.120734120667]
本研究では,前腕のEMG活性をハンドキネマティクスに連続的にマップする,長期記憶(LSTM)ネットワークに基づく新しい手法を提案する。
私たちの研究は、この困難なデータセットを使用するハンドキネマティクスの予測に関する最初の報告です。
提案手法は, 人工手指の複数のDOFの独立的, 比例的アクティベーションのための制御信号の生成に適していることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-29T00:11:32Z) - Inertial Measurements for Motion Compensation in Weight-bearing
Cone-beam CT of the Knee [6.7461735822055715]
膝のCTスキャン中の不随意運動は、再建されたボリュームのアーティファクトを引き起こすため、臨床診断には使用できない。
被験者の脚に慣性測定装置(IMU)を装着し,スキャン中の運動を測定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-09T09:26:27Z) - A Novel Approach for Correcting Multiple Discrete Rigid In-Plane Motions
Artefacts in MRI Scans [63.28835187934139]
本稿では,2つの入力枝を持つディープニューラルネットワークを用いた動きアーチファクトの除去手法を提案する。
提案法は患者の多動運動によって生成された人工物に応用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-24T15:25:11Z)
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。