論文の概要: Chemical Shift Encoding based Double Bonds Quantification in Triglycerides using Deep Image Prior
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01926v3
- Date: Thu, 25 Jul 2024 06:54:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 18:37:36.639503
- Title: Chemical Shift Encoding based Double Bonds Quantification in Triglycerides using Deep Image Prior
- Title（参考訳）: 深部画像を用いたトリグリセリドの化学シフトエンコーディングに基づく二重結合定量
- Authors: Chaoxing Huang, Ziqiang Yu, Zijian Gao, Qiuyi Shen, Queenie Chan, Vincent Wai-Sun Wong, Winnie Chiu-Wing Chu, Weitian Chen,
- Abstract要約: 本研究では, 化学シフトエンコードされたマルチエコ勾配エコー画像からトリグリセリド二重結合をネットワークトレーニングなしで定量化する深層学習法について検討した。
信号制約に基づいたコスト関数を用いて、ニューラルネットワークを1つのデータセットで反復的に更新する。
その結果,Pearson相関係数は0.96。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5933094380194248
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: This study evaluated a deep learning-based method using Deep Image Prior (DIP) to quantify triglyceride double bonds from chemical-shift encoded multi-echo gradient echo images without network training. We employed a cost function based on signal constraints to iteratively update the neural network on a single dataset. The method was validated using phantom experiments and in vivo scans. Results showed close alignment between measured and reference double bond values, with phantom experiments yielding a Pearson correlation coefficient of 0.96 (p = .0005). In vivo results demonstrated good agreement in subcutaneous fat. We conclude that Deep Image Prior shows feasibility for quantifying double bonds and fatty acid content from chemical-shift encoded multi-echo MRI.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,Deep Image Prior (DIP) を用いた深層学習による化学シフト符号化多面勾配エコー画像からのトリグリセリド二重結合の定量化について検討した。
信号制約に基づいたコスト関数を用いて、ニューラルネットワークを1つのデータセットで反復的に更新する。
本法はファントム実験と生体内スキャンを用いて検証した。
結果は測定値と基準二重結合値の密接な一致を示し、ファントム実験によりピアソン相関係数は 0.96 (p = .0005) となった。
In vivoでは皮下脂肪が良好であった。
Deep Image Priorは, 化学シフト型多面体MRIから二重結合および脂肪酸含有量を定量化できる可能性が示唆された。
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