論文の概要: Cyclic 2.5D Perceptual Loss for Cross-Modal 3D Image Synthesis: T1 MRI to Tau-PET
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12632v1
- Date: Tue, 18 Jun 2024 13:59:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 18:48:22.583612
- Title: Cyclic 2.5D Perceptual Loss for Cross-Modal 3D Image Synthesis: T1 MRI to Tau-PET
- Title（参考訳）: クロスモーダル3次元画像合成における2.5次元周期的損失:T1 MRIからTau-PET
- Authors: Symac Kim, Junho Moon, Haejun Chung, Ikbeom Jang,
- Abstract要約: アルツハイマー病は認知低下とタウタンパク質などのバイオマーカーによって特徴づけられる認知症の最も一般的な形態である。
Tau-positron emission tomography (Tau-PET) は早期AD診断に有用であるが, 高いコスト, 限られた可用性, 侵襲性などによりアクセスし難い。
ニューラルネットワークを用いた画像合成により、よりアクセスしやすいT1強調磁気共鳴イメージング(MRI)画像からタウPET画像を生成することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.04924932828166548
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Alzheimer's Disease (AD) is the most common form of dementia, characterised by cognitive decline and biomarkers such as tau-proteins. Tau-positron emission tomography (tau-PET), which employs a radiotracer to selectively bind, detect, and visualise tau protein aggregates within the brain, is valuable for early AD diagnosis but is less accessible due to high costs, limited availability, and its invasive nature. Image synthesis with neural networks enables the generation of tau-PET images from more accessible T1-weighted magnetic resonance imaging (MRI) images. To ensure high-quality image synthesis, we propose a cyclic 2.5D perceptual loss combined with mean squared error and structural similarity index measure (SSIM) losses. The cyclic 2.5D perceptual loss sequentially calculates the axial 2D average perceptual loss for a specified number of epochs, followed by the coronal and sagittal planes for the same number of epochs. This sequence is cyclically performed, with intervals reducing as the cycles repeat. We conduct supervised synthesis of tau-PET images from T1w MRI images using 516 paired T1w MRI and tau-PET 3D images from the ADNI database. For the collected data, we perform preprocessing, including intensity standardisation for tau-PET images from each manufacturer. The proposed loss, applied to generative 3D U-Net and its variants, outperformed those with 2.5D and 3D perceptual losses in SSIM and peak signal-to-noise ratio (PSNR). In addition, including the cyclic 2.5D perceptual loss to the original losses of GAN-based image synthesis models such as CycleGAN and Pix2Pix improves SSIM and PSNR by at least 2% and 3%. Furthermore, by-manufacturer PET standardisation helps the models in synthesising high-quality images than min-max PET normalisation.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英語: Alzheimer's Disease、AD)は認知機能低下とタウタンパク質などのバイオマーカーによって特徴づけられる認知症である。
タウポジトロン・エミッション・トモグラフィー(タウポジトロン・エミッション・トモグラフィ、タウポジトロン・エミッション・トモグラフィ)は、タウタンパク質凝集体を選択的に脳内に結合、検出、可視化するためにラジオトラクサーを用いており、早期AD診断には有用であるが、高いコスト、限られた可用性、その侵襲的な性質のためにアクセスし難い。
ニューラルネットワークを用いた画像合成により、よりアクセスしやすいT1強調磁気共鳴イメージング(MRI)画像からタウPET画像を生成することができる。
高品質な画像合成を実現するため、平均二乗誤差と構造類似度指標(SSIM)損失とを組み合わせた2.5Dの周期的知覚損失を提案する。
周期2.5D知覚損失は、所定のエポック数の軸2D平均知覚損失を逐次計算し、同じエポック数のコロナ面とサジタル面が続く。
この配列は周期的に実行され、周期が繰り返されるにつれて間隔が減少する。
516対のT1w MRIとADNIデータベースからのtau-PET 3D画像を用いて,T1w MRI画像からのtau-PET画像の教師あり合成を行う。
収集したデータに対して,各メーカーのtau-PET画像の強度標準化を含む事前処理を行う。
提案した損失は生成的3D U-Netとその変種に適用され,SSIMの2.5Dおよび3D知覚的損失とピーク信号-雑音比(PSNR)に優れていた。
さらに、サイクロンGANやPix2PixのようなGANベースの画像合成モデルのオリジナルの損失に対する2.5Dの周期的損失を含め、SSIMとPSNRを少なくとも2%と3%改善する。
さらに、バイマニュファクチャラーPET標準化は、min-max PET正規化よりも高品質な画像の合成に有効である。
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