論文の概要: Synthesizing Late-Stage Contrast Enhancement in Breast MRI: A Comprehensive Pipeline Leveraging Temporal Contrast Enhancement Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01596v2
• Date: Fri, 24 Jan 2025 21:21:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:53:09.651630
• Title: Synthesizing Late-Stage Contrast Enhancement in Breast MRI: A Comprehensive Pipeline Leveraging Temporal Contrast Enhancement Dynamics
• Title（参考訳）: 乳腺MRIにおける遅発性造影剤の合成 : 経時的造影動態の総合的改善
• Authors: Ruben D. Fonnegra, Maria Liliana Hernández, Juan C. Caicedo, Gloria M. Díaz,
• Abstract要約: 本研究では,後期DCE-MRI画像の初期段階データから合成するためのパイプラインを提案する。 提案手法では, コントラストエージェントの時間的挙動を利用して生成モデルの訓練を指導する, 新たな損失関数である時間強度損失(TI-loss)を導入する。 アノテーション付き領域における拡張パターンを検証するContrast Agent Pattern Score(mathcalCP_s$)と、実際の拡張と生成された拡張の違いを測定するAverage difference in Enhancement(mathcalED$)の2つの指標が画像品質を評価するために提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3499870393443268
• License:
• Abstract: Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE-MRI) is essential for breast cancer diagnosis due to its ability to characterize tissue through contrast agent kinetics. However, traditional DCE-MRI protocols require multiple imaging phases, including early and late post-contrast acquisitions, leading to prolonged scan times, patient discomfort, motion artifacts, high costs, and limited accessibility. To overcome these limitations, this study presents a pipeline for synthesizing late-phase DCE-MRI images from early-phase data, replicating the time-intensity (TI) curve behavior in enhanced regions while maintaining visual fidelity across the entire image. The proposed approach introduces a novel loss function, Time Intensity Loss (TI-loss), leveraging the temporal behavior of contrast agents to guide the training of a generative model. Additionally, a new normalization strategy, TI-norm, preserves the contrast enhancement pattern across multiple image sequences at various timestamps, addressing limitations of conventional normalization methods. Two metrics are proposed to evaluate image quality: the Contrast Agent Pattern Score ($\mathcal{CP}_{s}$), which validates enhancement patterns in annotated regions, and the Average Difference in Enhancement ($\mathcal{ED}$), measuring differences between real and generated enhancements. Using a public DCE-MRI dataset with 1.5T and 3T scanners, the proposed method demonstrates accurate synthesis of late-phase images that outperform existing models in replicating the TI curve's behavior in regions of interest while preserving overall image quality. This advancement shows a potential to optimize DCE-MRI protocols by reducing scanning time without compromising diagnostic accuracy, and bringing generative models closer to practical implementation in clinical scenarios to enhance efficiency in breast cancer imaging.
• Abstract（参考訳）: ダイナミックコントラスト強調MRI(Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI)は乳がんの診断に必須であり, 造影剤の動態を通じて組織を特徴付ける能力がある。 しかし、従来のDCE-MRIプロトコルでは、コントラスト後の早期と後期の取得を含む複数のイメージングフェーズが必要であり、長いスキャン時間、患者の不快感、モーションアーティファクト、高コスト、アクセシビリティが制限される。 これらの制約を克服するため,本研究では,画像全体にわたって視覚的忠実さを維持しつつ,拡張領域における時間強度(TI)曲線の挙動を再現し,後期DCE-MRI画像をアーリーフェイズデータから合成するパイプラインを提案する。 提案手法では, コントラストエージェントの時間的挙動を利用して生成モデルのトレーニングを指導する, 新たな損失関数である時間強度損失(TI-loss)を導入する。 さらに、新しい正規化戦略であるTI-normは、様々なタイムスタンプで複数の画像列にまたがるコントラスト拡張パターンを保存し、従来の正規化手法の制限に対処する。 アノテーション付き領域における拡張パターンを検証するContrast Agent Pattern Score(\mathcal{CP}_{s}$)と、実際の拡張と生成された拡張の違いを測定するAverage difference in Enhancement(\mathcal{ED}$)の2つの指標が画像品質を評価するために提案されている。 1.5Tおよび3Tスキャナーを用いた公開DCE-MRIデータセットを用いて、画像品質を保ちながらTI曲線の動作を再現する既存モデルより優れたレイトフェーズ画像の正確な合成を実証する。 この進歩は、診断精度を損なうことなくスキャン時間を削減することでDCE-MRIプロトコルを最適化する可能性を示し、乳がん画像の効率を高めるために臨床シナリオにおける実用的な実装に近い生成モデルをもたらす。

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