論文の概要: Feasibility Study of a Diffusion-Based Model for Cross-Modal Generation of Knee MRI from X-ray: Integrating Radiographic Feature Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06997v3
• Date: Fri, 27 Dec 2024 06:00:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:21:33.267097
• Title: Feasibility Study of a Diffusion-Based Model for Cross-Modal Generation of Knee MRI from X-ray: Integrating Radiographic Feature Information
• Title（参考訳）: X線からの膝MRIのクロスモーダル生成のための拡散モデルの有用性:X線特徴情報の統合
• Authors: Zhe Wang, Yung Hsin Chen, Aladine Chetouani, Fabian Bauer, Yuhua Ru, Fang Chen, Liping Zhang, Rachid Jennane, Mohamed Jarraya,
• Abstract要約: 膝関節症 (KOA) は筋骨格性疾患であり, 費用対効果からX線で診断されることが多い。 磁気共鳴イメージング(MRI)は優れた軟組織可視化を提供し、貴重な補助的診断ツールとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.466319668322432
• License:
• Abstract: Knee osteoarthritis (KOA) is a prevalent musculoskeletal disorder, often diagnosed using X-rays due to its cost-effectiveness. While Magnetic Resonance Imaging (MRI) provides superior soft tissue visualization and serves as a valuable supplementary diagnostic tool, its high cost and limited accessibility significantly restrict its widespread use. To explore the feasibility of bridging this imaging gap, we conducted a feasibility study leveraging a diffusion-based model that uses an X-ray image as conditional input, alongside target depth and additional patient-specific feature information, to generate corresponding MRI sequences. Our findings demonstrate that the MRI volumes generated by our approach is visually closer to real MRI scans. Moreover, increasing inference steps enhances the continuity and smoothness of the synthesized MRI sequences. Through ablation studies, we further validate that integrating supplementary patient-specific information, beyond what X-rays alone can provide, enhances the accuracy and clinical relevance of the generated MRI, which underscores the potential of leveraging external patient-specific information to improve the MRI generation. This study is available at https://zwang78.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 膝関節症 (KOA) は筋骨格性疾患であり, 費用対効果からX線で診断されることが多い。 Magnetic Resonance Imaging (MRI)は優れた軟組織可視化を提供し、貴重な補助的診断ツールとして機能するが、高いコストと限られたアクセシビリティーは、その広範囲の使用を著しく制限する。 この画像ギャップを埋めることの実現可能性を探るため,X線画像を条件入力として,対象深度と追加の患者固有の特徴情報とともに利用した拡散モデルを用いて,対応するMRIシーケンスを生成することの実現可能性について検討した。 以上の結果から,本法により得られたMRIの体積は,実際のMRI検査に近づいたことが示唆された。 さらに、推論ステップの増加は、合成したMRIシーケンスの連続性と滑らか性を高める。 アブレーション研究を通じて、X線単独で提供できるもの以外の補足的な患者固有情報の統合は、生成したMRIの精度と臨床的関連性を高め、外部の患者固有情報を活用してMRI生成を改善する可能性を強調している。 この研究はhttps://zwang78.github.io/.comで公開されている。

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