論文の概要: Inter-slice Super-resolution of Magnetic Resonance Images by Pre-training and Self-supervised Fine-tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05974v1
• Date: Mon, 10 Jun 2024 02:20:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 15:16:08.433909
• Title: Inter-slice Super-resolution of Magnetic Resonance Images by Pre-training and Self-supervised Fine-tuning
• Title（参考訳）: 自己教師型微調整による磁気共鳴画像のスライス間超解像
• Authors: Xin Wang, Zhiyun Song, Yitao Zhu, Sheng Wang, Lichi Zhang, Dinggang Shen, Qian Wang,
• Abstract要約: 臨床実践では、2次元磁気共鳴(MR)シーケンスが広く採用されている。個々の2次元スライスを積み重ねて3次元ボリュームを形成できるが、比較的大きなスライスススペーシングは可視化とその後の解析タスクに課題をもたらす可能性がある。 スライス間隔を低減するため,ディープラーニングに基づく超解像技術が広く研究されている。 現在のほとんどのソリューションは、教師付きトレーニングのために、かなりの数の高解像度と低解像度の画像を必要とするが、通常は現実のシナリオでは利用できない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.197385954021456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In clinical practice, 2D magnetic resonance (MR) sequences are widely adopted. While individual 2D slices can be stacked to form a 3D volume, the relatively large slice spacing can pose challenges for both image visualization and subsequent analysis tasks, which often require isotropic voxel spacing. To reduce slice spacing, deep-learning-based super-resolution techniques are widely investigated. However, most current solutions require a substantial number of paired high-resolution and low-resolution images for supervised training, which are typically unavailable in real-world scenarios. In this work, we propose a self-supervised super-resolution framework for inter-slice super-resolution of MR images. Our framework is first featured by pre-training on video dataset, as temporal correlation of videos is found beneficial for modeling the spatial relation among MR slices. Then, we use public high-quality MR dataset to fine-tune our pre-trained model, for enhancing awareness of our model to medical data. Finally, given a target dataset at hand, we utilize self-supervised fine-tuning to further ensure our model works well with user-specific super-resolution tasks. The proposed method demonstrates superior performance compared to other self-supervised methods and also holds the potential to benefit various downstream applications.
• Abstract（参考訳）: 臨床実践では、2次元磁気共鳴(MR)配列が広く採用されている。 個々の2Dスライスを積み重ねて3Dボリュームを作ることもできるが、比較的大きなスライスススペーシングは画像の可視化とその後の解析タスクの両方に課題をもたらす可能性がある。 スライス間隔を低減するため,ディープラーニングに基づく超解像技術が広く研究されている。 しかし、現在のほとんどのソリューションは、教師付きトレーニングのためにかなり多くの高解像度と低解像度のイメージを必要としており、通常は現実のシナリオでは利用できない。 本研究では,MR画像のスライス間超解像のための自己監督型超解像フレームワークを提案する。 ビデオの時間的相関はMRスライス間の空間的関係をモデル化するのに有用である。 そして、公開された高品質MRデータセットを使用して、トレーニング済みのモデルを微調整し、モデルの医療データへの認識を高める。 最後に、対象とするデータセットが手元にある場合、自己教師付き微調整を使用して、モデルがユーザ固有の超解像タスクとうまく機能することを保証します。 提案手法は、他の自己管理手法と比較して優れた性能を示し、また、様々なダウンストリームアプリケーションに利益をもたらす可能性を秘めている。

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