論文の概要: Principled Feature Disentanglement for High-Fidelity Unified Brain MRI Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14954v2
• Date: Mon, 20 Oct 2025 15:00:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:38.055963
• Title: Principled Feature Disentanglement for High-Fidelity Unified Brain MRI Synthesis
• Title（参考訳）: 高忠実度統一脳MRI合成のための原理的特徴分散
• Authors: Jihoon Cho, Jonghye Woo, Jinah Park,
• Abstract要約: ハイブリッド融合GAN(HF-GAN)と呼ばれる,マルチシーケンスMR画像のための新しい統合フレームワークを提案する。 並列な1対1ストリームを利用して、モダリティ固有の情報を処理しながら、複雑な相補的特徴を抽出するために、強力な多対1ストリームを構築する。 健康脳MRIと病理脳MRIの両方の公開データセットの枠組みを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.657045602016982
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multisequence Magnetic Resonance Imaging (MRI) provides a more reliable diagnosis in clinical applications through complementary information across sequences. However, in practice, the absence of certain MR sequences is a common problem that can lead to inconsistent analysis results. In this work, we propose a novel unified framework for synthesizing multisequence MR images, called hybrid-fusion GAN (HF-GAN). The fundamental mechanism of this work is principled feature disentanglement, which aligns the design of the architecture with the complexity of the features. A powerful many-to-one stream is constructed for the extraction of complex complementary features, while utilizing parallel, one-to-one streams to process modality-specific information. These disentangled features are dynamically integrated into a common latent space by a channel attention-based fusion module (CAFF) and then transformed via a modality infuser to generate the target sequence. We validated our framework on public datasets of both healthy and pathological brain MRI. Quantitative and qualitative results show that HF-GAN achieves state-of-the-art performance, with our 2D slice-based framework notably outperforming a leading 3D volumetric model. Furthermore, the utilization of HF-GAN for data imputation substantially improves the performance of the downstream brain tumor segmentation task, demonstrating its clinical relevance.
• Abstract（参考訳）: MR(Multiquence Magnetic Resonance Imaging)は、臨床応用において、シーケンス間の相補的な情報を通じてより信頼性の高い診断を提供する。 しかし、実際には、特定のMR配列が存在しないことは、矛盾する分析結果をもたらす一般的な問題である。 本研究では,HF-GAN(Hybrid-fusion GAN)と呼ばれる,マルチシーケンスMR画像を合成するための新しい統合フレームワークを提案する。 この作業の基本的なメカニズムは、アーキテクチャの設計と機能の複雑さを整合させる、原則化された機能障害である。 並列な1対1ストリームを利用して、モダリティ固有の情報を処理しながら、複雑な相補的特徴を抽出するために、強力な多対1ストリームを構築する。 これらの切り離された特徴は、チャネルアテンションベースの融合モジュール(CAFF)によって共通の潜在空間に動的に統合され、モダリティインフュージョンを介して変換され、ターゲットシーケンスを生成する。 健康脳MRIと病理脳MRIの両方の公開データセットの枠組みを検証した。 定量的および定性的な結果から,HF-GANは最先端の3次元ボリュームモデルよりも優れた2次元スライスベースのフレームワークで,最先端の性能を実現していることが示された。 さらに、HF-GANをデータ計算に利用することにより、下流脳腫瘍セグメンテーションタスクの性能が大幅に向上し、その臨床的意義が示される。

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