論文の概要: Future frame prediction in chest cine MR imaging using the PCA respiratory motion model and dynamically trained recurrent neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05882v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 10:21:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 12:20:15.145778
• Title: Future frame prediction in chest cine MR imaging using the PCA respiratory motion model and dynamically trained recurrent neural networks
• Title（参考訳）: PCA呼吸運動モデルと動的にトレーニングされたリカレントニューラルネットワークを用いた胸部MR画像のフレーム予測
• Authors: Michel Pohl, Mitsuru Uesaka, Hiroyuki Takahashi, Kazuyuki Demachi, Ritu Bhusal Chhatkuli,
• Abstract要約: 肺放射線治療システムは、推定腫瘍位置の不確実性や健康な組織の高照射を引き起こす遅延を受ける。 この研究は、オンライン学習アルゴリズムで訓練されたRNNを用いて、胸部ダイナミックMRIシーケンスの将来のフレーム予測に対処し、その遅延を補償する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Lung radiotherapy treatment systems are subject to a latency that leads to uncertainty in the estimated tumor location and high irradiation of healthy tissue. This work addresses future frame prediction in chest dynamic MRI sequences to compensate for that delay using RNNs trained with online learning algorithms. The latter enable networks to mitigate irregular movements, as they update synaptic weights with each new training example. Experiments were conducted using four publicly available 2D thoracic cine-MRI sequences. PCA decomposes the time-varying deformation vector field (DVF), computed with the Lucas-Kanade optical flow algorithm, into static deformation fields and low-dimensional time-dependent weights. We compare various algorithms to forecast the latter: linear regression, least mean squares (LMS), and RNNs trained with real-time recurrent learning (RTRL), unbiased online recurrent optimization, decoupled neural interfaces and sparse 1-step approximation (SnAp-1). That enables estimating the future DVFs and, in turn, the next frames by warping the initial image. Linear regression led to the lowest mean DVF error at a horizon h = 0.32s (the time interval in advance for which the prediction is made), equal to 1.30mm, followed by SnAp-1 and RTRL, whose error increased from 1.37mm to 1.44mm as h increased from 0.62s to 2.20s. Similarly, the structural similarity index measure (SSIM) of LMS decreased from 0.904 to 0.898 as h increased from 0.31s to 1.57s and was the highest among the algorithms compared for the latter horizons. SnAp-1 attained the highest SSIM for h $\geq$ 1.88s, with values of less than 0.898. The predicted images look similar to the original ones, and the highest errors occurred at challenging areas such as the diaphragm boundary at the end-of-inhale phase, where motion variability is more prominent, and regions where out-of-plane motion was more prevalent.
• Abstract（参考訳）: 肺放射線治療システムは、推定腫瘍位置の不確実性や健康な組織の高照射を引き起こす遅延を受ける。 この研究は、オンライン学習アルゴリズムで訓練されたRNNを用いて、胸部ダイナミックMRIシーケンスの将来のフレーム予測に対処し、その遅延を補償する。 後者は、新しいトレーニング例ごとにシナプス重みを更新するので、不規則な動きを軽減できる。 公開されている4つの2次元胸腺-MRIシークエンスを用いて実験を行った。 PCAは、ルーカス・カナーデ光学フローアルゴリズムで計算された時間変化変形ベクトル場(DVF)を、静的変形場と低次元時間依存重みに分解する。 線形回帰、最小平均平方(LMS)、リアルタイム反復学習(RTRL)で訓練されたRNN、バイアスのないオンライン反復最適化、分離されたニューラルネットワーク、スパース1ステップ近似(SnAp-1)など、様々なアルゴリズムを比較した。 これにより、将来のDVFを推定し、最初の画像をワープすることで次のフレームを推定できる。 線形回帰は水平方向h = 0.32s(予報の時間間隔)で最低値DVF誤差を1.30mmに、続いてSnAp-1とRTRLが1.37mmから1.44mmに増加し、hは0.62sから2.20sに増加した。 同様に、LMSの構造類似度指標(SSIM)は、hが0.31sから1.57sに増加するにつれて0.904から0.898に減少し、後者の地平線と比較するとアルゴリズムの中で最も高かった。 SnAp-1 は h $\geq$ 1.88s の最高 SSIM を 0.898 未満で達成した。 予測された画像は元々のものと似ており、最も高い誤差は、運動のばらつきがより顕著な吸入段階における横隔膜境界や、外界運動がより多い領域など、困難な領域で発生した。

関連論文リスト

• Continuous sPatial-Temporal Deformable Image Registration (CPT-DIR) for motion modelling in radiotherapy: beyond classic voxel-based methods [10.17207334278678]
  CPT-DIR(Continuous-sPatial-Temporal DIR)という,空間と時間の両方で連続的に動きをモデル化する暗黙的ニューラル表現(INR)に基づくアプローチを提案する。 DIRは,10例の肺4DCTのDIR-Labデータセットを用いて,ランドマーク精度(TRE),輪郭適合度(Dice),画像類似度(MAE)の測定を行った。 提案したCPT-DIRは、ランドマークTREを2.79mmから0.99mmに減らし、すべてのケースにおいてBスプラインの結果より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T10:26:08Z)
• Respiratory motion forecasting with online learning of recurrent neural networks for safety enhancement in externally guided radiotherapy [0.0]
  リアルタイム反復学習(Real-time Recurrent Learning, RTRL)は、非定常呼吸データ内のパターンを学習できるが、複雑さが高いため、潜在的な解決法である。 本研究は,放射線治療中の呼吸運動を正確に予測する資源効率の高いオンラインRNNアルゴリズムの能力を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-03T20:16:16Z)
• Neural Graphics Primitives-based Deformable Image Registration for On-the-fly Motion Extraction [9.599774878892665]
  放射線治療における屈折内運動は、通常、変形性画像登録(DIR)を用いてモデル化される 既存の手法は、しばしば速度と精度のバランスをとるのに苦労し、臨床シナリオにおける適用性を制限する。 本研究では、ニューラルネットワークプリミティブ(NGP)を利用して変位ベクトル場(DVF)を最適化する新しいアプローチを提案する。 本手法を4D-CT肺データセットDIR-labで検証し,1.77秒で1.15pm1.15mmの目標登録誤差(TRE)を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T11:09:27Z)
• Continuous time recurrent neural networks: overview and application to forecasting blood glucose in the intensive care unit [56.801856519460465]
  連続時間自己回帰リカレントニューラルネットワーク(Continuous Time Autoregressive Recurrent Neural Network, CTRNN)は、不規則な観測を考慮に入れたディープラーニングモデルである。 重篤なケア環境下での血糖値の確率予測へのこれらのモデルの適用を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T09:39:06Z)
• GLEAM: Greedy Learning for Large-Scale Accelerated MRI Reconstruction [50.248694764703714]
  アンロールされたニューラルネットワークは、最近最先端の加速MRI再構成を達成した。 これらのネットワークは、物理ベースの一貫性とニューラルネットワークベースの正規化を交互に組み合わせることで、反復最適化アルゴリズムをアンロールする。 我々は,高次元画像設定のための効率的なトレーニング戦略である加速度MRI再構成のためのグレディ・ラーニングを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-18T06:01:29Z)
• Prediction of the motion of chest internal points using a recurrent neural network trained with real-time recurrent learning for latency compensation in lung cancer radiotherapy [0.0]
  追跡点と初期腫瘍像から3次元の腫瘍像を復元・予測する手法を提案する。 テストセット上のRNN予測に対応するルート平均二乗誤差、最大誤差、ジッタは、線形予測と最小平均二乗(LMS)で得られたものと同じ性能測定値よりも小さい。 予測画像の腫瘍位置は視力的に正しかったが, 原画像と予測画像の相互相関は0.955と高い値であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-13T04:08:21Z)
• Simultaneous boundary shape estimation and velocity field de-noising in Magnetic Resonance Velocimetry using Physics-informed Neural Networks [70.7321040534471]
  MRV(MR resonance velocimetry)は、流体の速度場を測定するために医療や工学で広く用いられている非侵襲的な技術である。 これまでの研究では、境界(例えば血管)の形状が先駆体として知られていた。 我々は、ノイズの多いMRVデータのみを用いて、最も可能性の高い境界形状と減音速度場を推定する物理インフォームニューラルネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-16T12:56:09Z)
• Prediction of the Position of External Markers Using a Recurrent Neural Network Trained With Unbiased Online Recurrent Optimization for Safe Lung Cancer Radiotherapy [0.0]
  肺癌放射線療法では、胸部における赤外線反射物体の位置を記録し、腫瘍の位置を推定することができる。 この現象を考慮に入れないことは、健康な組織に不必要に損傷を与え、放射線肺炎などの副作用を引き起こす可能性がある。 健常人の胸部および腹部に3つの外部マーカーの3次元位置を73sから222s間隔で観察した。 我々は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いて、0.1秒から2.0秒の間、各マーカーの位置と地平線値(事前に予測する時間間隔)を同時に予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-02T12:07:31Z)
• Pose-dependent weights and Domain Randomization for fully automatic X-ray to CT Registration [51.280096834264256]
  完全自動X線CT登録は、既存の強度ベース登録の範囲内での最初のアライメントを必要とする。 この作業は、エンドツーエンドの登録を可能にする新しい自動初期化を提供する。 ミリメートルにおける平均(+標準偏差)ターゲット登録誤差は、成功率92%の模擬X線に対して4.1 +- 4.3、成功率86.8%の実X線に対して4.2 +- 3.9であり、成功率は30mm未満の翻訳誤差と定義される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-14T12:50:32Z)
• Appearance Learning for Image-based Motion Estimation in Tomography [60.980769164955454]
  トモグラフィー画像では、取得した信号に擬似逆フォワードモデルを適用することにより、解剖学的構造を再構成する。 患者の動きは、復元過程における幾何学的アライメントを損なうため、運動アーティファクトが生じる。 本研究では,スキャン対象から独立して剛性運動の構造を認識する外観学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-18T09:49:11Z)
• Communication-Efficient Distributed Stochastic AUC Maximization with Deep Neural Networks [50.42141893913188]
  本稿では,ニューラルネットワークを用いた大規模AUCのための分散変数について検討する。 我々のモデルは通信ラウンドをはるかに少なくし、理論上はまだ多くの通信ラウンドを必要としています。 いくつかのデータセットに対する実験は、我々の理論の有効性を示し、我々の理論を裏付けるものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-05T18:08:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。