論文の概要: Simulating Dynamic Tumor Contrast Enhancement in Breast MRI using Conditional Generative Adversarial Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18872v1
- Date: Fri, 27 Sep 2024 16:08:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-01 08:01:28.139585
- Title: Simulating Dynamic Tumor Contrast Enhancement in Breast MRI using Conditional Generative Adversarial Networks
- Title（参考訳）: コンディショナル・ジェネレーション・バイバーサル・ネットワークを用いた乳房MRIのダイナミックな腫瘍造影効果のシミュレーション
- Authors: Richard Osuala, Smriti Joshi, Apostolia Tsirikoglou, Lidia Garrucho, Walter H. L. Pinaya, Daniel M. Lang, Julia A. Schnabel, Oliver Diaz, Karim Lekadir,
- Abstract要約: 乳房MRIにおける仮想コントラスト強調法を提案し,従来のコントラストエージェントを用いたDCE-MRIの取得に代えて,有望な非侵襲的代替手段を提供する。
条件付き生成逆数ネットワークを用いて、複数の対応するDCE-MRIタイムポイントの合同生成シーケンスを含むDCE-MRI画像を予測する。
提案手法は,現実的で有用なDCE-MRIシークエンスを生成する上で有望な結果を示し,乳がんの診断と治療を改善するための仮想コントラスト増強の可能性を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4634168876565177
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a method for virtual contrast enhancement in breast MRI, offering a promising non-invasive alternative to traditional contrast agent-based DCE-MRI acquisition. Using a conditional generative adversarial network, we predict DCE-MRI images, including jointly-generated sequences of multiple corresponding DCE-MRI timepoints, from non-contrast-enhanced MRIs, enabling tumor localization and characterization without the associated health risks. Furthermore, we qualitatively and quantitatively evaluate the synthetic DCE-MRI images, proposing a multi-metric Scaled Aggregate Measure (SAMe), assessing their utility in a tumor segmentation downstream task, and conclude with an analysis of the temporal patterns in multi-sequence DCE-MRI generation. Our approach demonstrates promising results in generating realistic and useful DCE-MRI sequences, highlighting the potential of virtual contrast enhancement for improving breast cancer diagnosis and treatment, particularly for patients where contrast agent administration is contraindicated.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,乳房MRIにおける仮想コントラスト強調法を提案する。
非コントラスト強調MRIから複数のDCE-MRIタイムポイントの同時生成配列を含むDCE-MRI画像を予測することにより,腫瘍の局所化と,関連する健康リスクを伴わないキャラクタリゼーションを実現する。
さらに,Multi-metricd Aggregate Measure (SAMe) を用いて合成DCE-MRI画像の質的,定量的に評価し,腫瘍セグメント化下流タスクにおける有用性を評価し,マルチシーケンスDCE-MRI生成における時間パターンの解析を行った。
提案手法は, 乳がんの診断と治療, 特に造影剤の投与を禁ずる患者に対して, 仮想コントラスト増強の可能性を強調し, 現実的で有用なDCE-MRIシークエンスを生成する上で有望な結果を示すものである。
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