論文の概要: Unpaired Volumetric Harmonization of Brain MRI with Conditional Latent Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09315v1
• Date: Sun, 18 Aug 2024 00:13:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 21:19:42.097414
• Title: Unpaired Volumetric Harmonization of Brain MRI with Conditional Latent Diffusion
• Title（参考訳）: 条件付き潜伏拡散を伴う脳MRIの容積高調波化
• Authors: Mengqi Wu, Minhui Yu, Shuaiming Jing, Pew-Thian Yap, Zhengwu Zhang, Mingxia Liu,
• Abstract要約: 条件付き潜時拡散(HCLD)による新しい3次元MRI高調波化フレームワークを提案する。 一般化可能な3Dオートエンコーダを備え、4Dラテント空間を通じてMRIを符号化しデコードする。 HCLDは、潜伏分布を学習し、ターゲット画像スタイルで条件付きで、ソースMRIから解剖学的情報と調和したMRIを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.563413478006954
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-site structural MRI is increasingly used in neuroimaging studies to diversify subject cohorts. However, combining MR images acquired from various sites/centers may introduce site-related non-biological variations. Retrospective image harmonization helps address this issue, but current methods usually perform harmonization on pre-extracted hand-crafted radiomic features, limiting downstream applicability. Several image-level approaches focus on 2D slices, disregarding inherent volumetric information, leading to suboptimal outcomes. To this end, we propose a novel 3D MRI Harmonization framework through Conditional Latent Diffusion (HCLD) by explicitly considering image style and brain anatomy. It comprises a generalizable 3D autoencoder that encodes and decodes MRIs through a 4D latent space, and a conditional latent diffusion model that learns the latent distribution and generates harmonized MRIs with anatomical information from source MRIs while conditioned on target image style. This enables efficient volume-level MRI harmonization through latent style translation, without requiring paired images from target and source domains during training. The HCLD is trained and evaluated on 4,158 T1-weighted brain MRIs from three datasets in three tasks, assessing its ability to remove site-related variations while retaining essential biological features. Qualitative and quantitative experiments suggest the effectiveness of HCLD over several state-of-the-arts
• Abstract（参考訳）: マルチサイト構造MRIは、被験者のコホートを多様化するために神経画像研究にますます利用されている。 しかし、様々なサイトやセンターから取得したMR画像を組み合わせることで、サイトに関連する非生物学的なバリエーションがもたらされる可能性がある。 振り返り画像の調和はこの問題に対処するのに役立つが、現在の手法は通常、あらかじめ抽出した手作りの放射能特性を調和させ、下流適用性を制限する。 いくつかの画像レベルのアプローチは、2Dスライスに焦点を当て、固有のボリューム情報を無視し、最適以下の結果をもたらす。 そこで本研究では,画像スタイルと脳解剖を明示的に考慮し,条件付き潜在拡散(HCLD)による新しい3次元MRI高調波化フレームワークを提案する。 一般化可能な3Dオートエンコーダで、4D潜時空間を符号化しデコードすると共に、潜時分布を学習し、目標画像スタイルを条件付けながらソースMRIから解剖情報と調和したMRIを生成する条件付き潜時拡散モデルを備える。 これにより、トレーニング中にターゲットドメインとソースドメインのペア画像を必要とすることなく、潜在スタイルの翻訳による効率的なボリュームレベルのMRIハーモニゼーションが可能になる。 HCLDは、3つのデータセットから4,158T1重み付けされた脳MRIを3つのタスクでトレーニングし、評価し、重要な生物学的特徴を維持しながらサイト関連の変化を除去する能力を評価する。 定性的および定量的実験は、いくつかの最先端技術におけるHCLDの有効性を示唆する

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