論文の概要: Multi-Parameter Molecular MRI Quantification using Physics-Informed Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06447v1
• Date: Sun, 10 Nov 2024 12:40:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:07:05.375132
• Title: Multi-Parameter Molecular MRI Quantification using Physics-Informed Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 物理インフォームド・セルフ・スーパーバイザード・ラーニングを用いたマルチパラメータ分子MRI定量化
• Authors: Alex Finkelstein, Nikita Vladimirov, Moritz Zaiss, Or Perlman,
• Abstract要約: 生体物理モデルフィッティングは、生理的信号や画像から定量的パラメータを得る上で重要な役割を果たしている。 本稿では,常微分方程式(ODE)モデルを用いてパラメータ抽出逆問題の解法を提案する。 これは、数値ODEソルバをステップワイズ解析として機能させ、自動微分に基づく最適化と互換性を持たせることで実現される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Biophysical model fitting plays a key role in obtaining quantitative parameters from physiological signals and images. However, the model complexity for molecular magnetic resonance imaging (MRI) often translates into excessive computation time, which makes clinical use impractical. Here, we present a generic computational approach for solving the parameter extraction inverse problem posed by ordinary differential equation (ODE) modeling coupled with experimental measurement of the system dynamics. This is achieved by formulating a numerical ODE solver to function as a step-wise analytical one, thereby making it compatible with automatic differentiation-based optimization. This enables efficient gradient-based model fitting, and provides a new approach to parameter quantification based on self-supervised learning from a single data observation. The neural-network-based train-by-fit pipeline was used to quantify semisolid magnetization transfer (MT) and chemical exchange saturation transfer (CEST) amide proton exchange parameters in the human brain, in an in-vivo molecular MRI study (n=4). The entire pipeline of the first whole brain quantification was completed in 18.3$\pm$8.3 minutes, which is an order-of-magnitude faster than comparable alternatives. Reusing the single-subject-trained network for inference in new subjects took 1.0$\pm$0.2 s, to provide results in agreement with literature values and scan-specific fit results (Pearson's r>0.98, p<0.0001).
• Abstract（参考訳）: 生体物理モデルフィッティングは、生理的信号や画像から定量的パラメータを得る上で重要な役割を果たしている。 しかし、分子磁気共鳴イメージング(MRI)のモデル複雑さはしばしば過剰な計算時間に変換され、臨床利用は非現実的となる。 本稿では, 一般微分方程式(ODE)モデルによるパラメータ抽出逆問題の解法と, システムダイナミクスの実験的測定を併用した一般計算手法を提案する。 これは、数値ODEソルバをステップワイズ解析として機能させ、自動微分に基づく最適化と互換性を持たせることで実現される。 これにより、効率的な勾配モデルフィッティングが可能になり、単一のデータ観測から自己教師付き学習に基づくパラメータ定量化の新しいアプローチを提供する。 神経ネットワークを用いたトレインバイフィットパイプラインを用いて,ヒト脳における半固体磁化伝達(MT)と化学交換飽和輸送(CEST)アミドプロトン交換パラメータを定量化した。 最初の脳の量子化は18.3$\pm$8.3分で完了した。 Pearson's r>0.98, p<0.0001。

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