Fugu-MT 論文翻訳(概要): Trustworthy Contrast-enhanced Brain MRI Synthesis

論文の概要: Trustworthy Contrast-enhanced Brain MRI Synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07372v1
Date: Wed, 10 Jul 2024 05:17:01 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-07-11 17:51:32.132514
Title: Trustworthy Contrast-enhanced Brain MRI Synthesis
Title（参考訳）: 信頼できるコントラスト強調脳MRI合成
Authors: Jiyao Liu, Yuxin Li, Shangqi Gao, Yuncheng Zhou, Xin Gao, Ningsheng Xu, Xiao-Yong Zhang, Xiahai Zhuang,
Abstract要約: 多モード医用画像翻訳は、CE-MRI画像を他のモダリティから合成することを目的としている。マルチモーダル回帰問題として,複数対1の医用画像翻訳問題を再構成する信頼性の高い新しい手法であるTrustI2Iを紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.43375565176473
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Contrast-enhanced brain MRI (CE-MRI) is a valuable diagnostic technique but may pose health risks and incur high costs. To create safer alternatives, multi-modality medical image translation aims to synthesize CE-MRI images from other available modalities. Although existing methods can generate promising predictions, they still face two challenges, i.e., exhibiting over-confidence and lacking interpretability on predictions. To address the above challenges, this paper introduces TrustI2I, a novel trustworthy method that reformulates multi-to-one medical image translation problem as a multimodal regression problem, aiming to build an uncertainty-aware and reliable system. Specifically, our method leverages deep evidential regression to estimate prediction uncertainties and employs an explicit intermediate and late fusion strategy based on the Mixture of Normal Inverse Gamma (MoNIG) distribution, enhancing both synthesis quality and interpretability. Additionally, we incorporate uncertainty calibration to improve the reliability of uncertainty. Validation on the BraTS2018 dataset demonstrates that our approach surpasses current methods, producing higher-quality images with rational uncertainty estimation.
Abstract（参考訳）: コントラスト強調脳MRI(CE-MRI)は貴重な診断技術であるが、健康リスクを生じ、高いコストがかかる可能性がある。安全な代替品を作成するために、多モードの医療画像変換は、他の利用可能なモダリティからCE-MRI画像を合成することを目的としている。既存の手法は有望な予測を生成できるが、彼らはまだ2つの課題に直面している。以上の課題に対処するため,TrustI2Iは,マルチモーダル回帰問題として複数対1の医用画像翻訳問題を再構成し,不確実性を認識し信頼性の高いシステムを構築することを目的とした,信頼性の高い新しい手法である。具体的には,予測の不確実性を推定するために深い明解回帰を活用し,正規逆ガンマ(MoNIG)分布の混合に基づく明示的な中間・後期融合戦略を用いて,合成品質と解釈可能性の両方を向上する。さらに、不確実性の校正を取り入れ、不確実性の信頼性を向上させる。 BraTS2018データセットの検証は、我々のアプローチが現在の手法を超え、合理的な不確実性推定を伴う高品質な画像を生成することを示す。

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