論文の概要: CAVM: Conditional Autoregressive Vision Model for Contrast-Enhanced Brain Tumor MRI Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16074v1
- Date: Sun, 23 Jun 2024 10:50:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-25 19:04:12.792567
- Title: CAVM: Conditional Autoregressive Vision Model for Contrast-Enhanced Brain Tumor MRI Synthesis
- Title（参考訳）: CAVM:コントラスト強調脳腫瘍MRI合成のための条件付き自己回帰視覚モデル
- Authors: Lujun Gui, Chuyang Ye, Tianyi Yan,
- Abstract要約: 条件付き自己回帰視覚モデルはコントラスト強調脳腫瘍MRIの合成を改善する。
深層学習法は、非コントラスト画像から仮想コントラスト強調MRIスキャンを合成するために応用されている。
自然言語処理における段階的用量増加とChain-of-Thoughtアプローチの類似性から着想を得たCAVMは、自己回帰戦略を使用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3966430276631208
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Contrast-enhanced magnetic resonance imaging (MRI) is pivotal in the pipeline of brain tumor segmentation and analysis. Gadolinium-based contrast agents, as the most commonly used contrast agents, are expensive and may have potential side effects, and it is desired to obtain contrast-enhanced brain tumor MRI scans without the actual use of contrast agents. Deep learning methods have been applied to synthesize virtual contrast-enhanced MRI scans from non-contrast images. However, as this synthesis problem is inherently ill-posed, these methods fall short in producing high-quality results. In this work, we propose Conditional Autoregressive Vision Model (CAVM) for improving the synthesis of contrast-enhanced brain tumor MRI. As the enhancement of image intensity grows with a higher dose of contrast agents, we assume that it is less challenging to synthesize a virtual image with a lower dose, where the difference between the contrast-enhanced and non-contrast images is smaller. Thus, CAVM gradually increases the contrast agent dosage and produces higher-dose images based on previous lower-dose ones until the final desired dose is achieved. Inspired by the resemblance between the gradual dose increase and the Chain-of-Thought approach in natural language processing, CAVM uses an autoregressive strategy with a decomposition tokenizer and a decoder. Specifically, the tokenizer is applied to obtain a more compact image representation for computational efficiency, and it decomposes the image into dose-variant and dose-invariant tokens. Then, a masked self-attention mechanism is developed for autoregression that gradually increases the dose of the virtual image based on the dose-variant tokens. Finally, the updated dose-variant tokens corresponding to the desired dose are decoded together with dose-invariant tokens to produce the final contrast-enhanced MRI.
- Abstract（参考訳）: 造影MRI(Contrast-enhanced magnetic resonance imaging)は、脳腫瘍の分節と解析のパイプラインにおいて重要である。
ガドリニウムをベースとした造影剤は、最も一般的に使用されるコントラスト剤として高価であり、副作用の可能性がある。
深層学習法は、非コントラスト画像から仮想コントラスト強調MRIスキャンを合成するために応用されている。
しかし、この合成問題は本質的に不適切であるため、これらの手法は高品質な結果を生み出すには不十分である。
本研究ではコントラスト強調脳腫瘍MRIの合成を改善するための条件自動回帰視覚モデル(CAVM)を提案する。
コントラスト剤の高用量で画像強度の増大が進行するにつれて、コントラスト強調画像と非コントラスト画像との差が小さい仮想画像を低用量で合成することが難しくなると仮定する。
これにより、CAVMはコントラスト剤の摂取量を徐々に増加させ、最終的な所望量に到達するまで、以前の低線量画像に基づいて高線量画像を生成する。
自然言語処理における段階的線量増加とChain-of-Thoughtアプローチの類似性から着想を得たCAVMは、分解トークン化器とデコーダを備えた自己回帰戦略を使用する。
具体的には、よりコンパクトな画像表現の計算効率を得るためにトークン化器を適用し、その画像を線量変化および線量不変のトークンに分解する。
次に、自己回帰のためのマスク付き自己認識機構を開発し、線量変化トークンに基づいて、徐々に仮想画像の線量を増加させる。
最後に、所望の用量に対応する更新された用量変動トークンと、用量不変トークンとをデコードして、最終コントラスト強調MRIを生成する。
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