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。

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