論文の概要: Deep Dive into MRI: Exploring Deep Learning Applications in 0.55T and 7T MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01318v1
- Date: Mon, 1 Jul 2024 14:26:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-03 21:10:33.575814
- Title: Deep Dive into MRI: Exploring Deep Learning Applications in 0.55T and 7T MRI
- Title（参考訳）: Deep Dive into MRI: 0.55T と 7T MRI のディープラーニング応用を探る
- Authors: Ana Carolina Alves, André Ferreira, Behrus Puladi, Jan Egger, Victor Alves,
- Abstract要約: ディープラーニング (DL) 技術の 0.55T と 7T MRI への統合について検討する。
DLが0.55Tと7TのMRIデータにどのように貢献するかを強調し、これらの技術の改善と精錬におけるDLの可能性を示している。
レビューは、今後数年でMRI技術がどのように進化していくか、という簡単な概要で終わる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3204037968356243
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The development of magnetic resonance imaging (MRI) for medical imaging has provided a leap forward in diagnosis, providing a safe, non-invasive alternative to techniques involving ionising radiation exposure for diagnostic purposes. It was described by Block and Purcel in 1946, and it was not until 1980 that the first clinical application of MRI became available. Since that time the MRI has gone through many advances and has altered the way diagnosing procedures are performed. Due to its ability to improve constantly, MRI has become a commonly used practice among several specialisations in medicine. Particularly starting 0.55T and 7T MRI technologies have pointed out enhanced preservation of image detail and advanced tissue characterisation. This review examines the integration of deep learning (DL) techniques into these MRI modalities, disseminating and exploring the study applications. It highlights how DL contributes to 0.55T and 7T MRI data, showcasing the potential of DL in improving and refining these technologies. The review ends with a brief overview of how MRI technology will evolve in the coming years.
- Abstract（参考訳）: 医用画像用磁気共鳴イメージング(MRI)の開発は、診断の飛躍的な進歩をもたらし、診断目的で放射線照射を照射する技術に対する安全で非侵襲的な代替手段を提供する。
1946年にBlock and Purcelによって説明され、1980年になって初めてMRIの臨床応用が利用可能になった。
それ以来、MRIは多くの進歩を経験し、診断の方法を変えてきた。
常に改善する能力のため、MRIは医学におけるいくつかの専門分野において一般的に使われているプラクティスとなっている。
特に0.55Tと7TのMRI技術は、画像の詳細な保存と高度な組織の特徴付けの強化を指摘している。
本稿では,これらのMRIモダリティへの深層学習(DL)技術の統合について検討し,研究応用を広め,探求する。
DLが0.55Tと7TのMRIデータにどのように貢献するかを強調し、これらの技術の改善と精錬におけるDLの可能性を示している。
レビューは、今後数年でMRI技術がどのように進化していくかの概要で終わる。
関連論文リスト
- Deep-learning-based acceleration of MRI for radiotherapy planning of
pediatric patients with brain tumors [39.58317527488534]
RT専用レシーバコイルアライメントで取得したアンダーサンプルデータからMRI再構成を行う深層学習法を開発した。
DeepMRIRecは、評価された最先端手法を超える構造的類似度スコアを4倍に削減した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-22T16:01:44Z) - Volumetric Reconstruction Resolves Off-Resonance Artifacts in Static and
Dynamic PROPELLER MRI [76.60362295758596]
磁気共鳴イメージング(MRI)におけるオフ共鳴アーティファクトは、画像ボリューム内のスピンの実際の共鳴周波数が空間情報を符号化するのに使用される期待周波数と異なる場合に発生する視覚歪みである。
本稿では,2次元MRI再構成問題を3次元に引き上げ,このオフ共鳴をモデル化するための「スペクトル」次元を導入することで,これらのアーチファクトを解決することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-22T05:44:51Z) - fMRI-PTE: A Large-scale fMRI Pretrained Transformer Encoder for
Multi-Subject Brain Activity Decoding [54.17776744076334]
本稿では,fMRI事前学習のための革新的オートエンコーダであるfMRI-PTEを提案する。
我々のアプローチでは、fMRI信号を統合された2次元表現に変換し、次元の整合性を確保し、脳の活動パターンを保存する。
コントリビューションには、fMRI-PTEの導入、革新的なデータ変換、効率的なトレーニング、新しい学習戦略、そして我々のアプローチの普遍的な適用性が含まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-01T07:24:22Z) - FastMRI Prostate: A Publicly Available, Biparametric MRI Dataset to
Advance Machine Learning for Prostate Cancer Imaging [1.9619538084894699]
今回,2023年4月のfastMRIデータセットの拡張について述べる。
データセットは、T2重み付きおよび拡散重み付き配列のための生のk空間と再構成された画像と、前立腺癌の存在と程度を示すスライスレベルラベルから構成される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-18T19:34:28Z) - Video4MRI: An Empirical Study on Brain Magnetic Resonance Image
Analytics with CNN-based Video Classification Frameworks [60.42012344842292]
3次元CNNモデルが磁気共鳴画像(MRI)解析の分野を支配している。
本稿では,アルツハイマー病とパーキンソン病の認識の4つのデータセットを実験に利用した。
効率の面では、ビデオフレームワークは3D-CNNモデルよりも5%から11%、トレーニング可能なパラメータは50%から66%少ない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-24T15:26:31Z) - Data and Physics Driven Learning Models for Fast MRI -- Fundamentals and
Methodologies from CNN, GAN to Attention and Transformers [72.047680167969]
本稿では,畳み込みニューラルネットワークや生成的敵ネットワークに基づく手法を含む,高速MRIのためのディープラーニングに基づくデータ駆動手法を紹介する。
MRI加速のための物理とデータ駆動モデルの結合に関する研究について詳述する。
最後に, 臨床応用について紹介し, マルチセンター・マルチスキャナー研究における高速MRI技術におけるデータ調和の重要性と説明可能なモデルについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-01T22:48:08Z) - fastMRI+: Clinical Pathology Annotations for Knee and Brain Fully
Sampled Multi-Coil MRI Data [4.198836939188265]
この研究は16154のサブスペシャリストの専門家によるボックスアノテーションと、FastMRI膝データセット上の22の異なる病理カテゴリの13のレベルラベルで構成されている。
fastMRI+データセットはオープンアクセスであり、MRI再建以降の医療画像のさらなる研究と進歩を支援することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-08T17:58:31Z) - Deep Transfer Learning for Brain Magnetic Resonance Image Multi-class
Classification [0.6117371161379209]
我々は、Deep Transfer Learningを用いて脳MRI画像中の腫瘍の多重分類を行うフレームワークを開発した。
新たなデータセットと2つの公開MRI脳データセットを使用して、提案手法は86.40%の精度で分類された。
本研究は,脳腫瘍のマルチクラス化タスクにおいて,トランスファーラーニングのためのフレームワークが有用かつ効果的な方法であることを示すものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-14T12:19:27Z) - Automatic Assessment of Alzheimer's Disease Diagnosis Based on Deep
Learning Techniques [111.165389441988]
本研究では, MRI(sagittal magnetic resonance images)における疾患の存在を自動的に検出するシステムを開発する。
矢状面MRIは一般的には使われていないが、この研究は、少なくとも、ADを早期に同定する他の平面からのMRIと同じくらい効果があることを証明した。
本研究は,これらの分野でDLモデルを構築できることを実証する一方,TLは少ない例でタスクを完了するための必須のツールである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-18T11:37:57Z) - ShuffleUNet: Super resolution of diffusion-weighted MRIs using deep
learning [47.68307909984442]
SISR(Single Image Super-Resolution)は、1つの低解像度入力画像から高解像度(HR)の詳細を得る技術である。
ディープラーニングは、大きなデータセットから事前知識を抽出し、低解像度の画像から優れたMRI画像を生成します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-25T14:52:23Z) - Machine Learning in Magnetic Resonance Imaging: Image Reconstruction [1.6822770693792823]
MRI画像再構成の分野では,機械学習の利用が爆発的に増加している。
我々は,MRI再建における現在の機械学習アプローチを要約し,その欠点,臨床応用,現状について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-09T20:38:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。