論文の概要: MRI Parameter Mapping via Gaussian Mixture VAE: Breaking the Assumption of Independent Pixels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10772v1
• Date: Sat, 16 Nov 2024 11:11:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:36:32.270472
• Title: MRI Parameter Mapping via Gaussian Mixture VAE: Breaking the Assumption of Independent Pixels
• Title（参考訳）: ガウス混合VAEによるMRIパラメータマッピング:独立画素の推定を破る
• Authors: Moucheng Xu, Yukun Zhou, Tobias Goodwin-Allcock, Kimia Firoozabadi, Joseph Jacob, Daniel C. Alexander, Paddy J. Slator,
• Abstract要約: 我々はMRIにおける定量的パラメータマッピングの新しいパラダイムを導入し、実証する。 独立画素の仮定を破る自己教師型深部変分法を提案する。 そこで本手法は,dMRIやqMRIなどのパラメータマッピング手法の臨床応用を支援することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.720246718519987
• License:
• Abstract: We introduce and demonstrate a new paradigm for quantitative parameter mapping in MRI. Parameter mapping techniques, such as diffusion MRI and quantitative MRI, have the potential to robustly and repeatably measure biologically-relevant tissue maps that strongly relate to underlying microstructure. Quantitative maps are calculated by fitting a model to multiple images, e.g. with least-squares or machine learning. However, the overwhelming majority of model fitting techniques assume that each voxel is independent, ignoring any co-dependencies in the data. This makes model fitting sensitive to voxelwise measurement noise, hampering reliability and repeatability. We propose a self-supervised deep variational approach that breaks the assumption of independent pixels, leveraging redundancies in the data to effectively perform data-driven regularisation of quantitative maps. We demonstrate that our approach outperforms current model fitting techniques in dMRI simulations and real data. Especially with a Gaussian mixture prior, our model enables sharper quantitative maps, revealing finer anatomical details that are not presented in the baselines. Our approach can hence support the clinical adoption of parameter mapping methods such as dMRI and qMRI.
• Abstract（参考訳）: 我々はMRIにおける定量的パラメータマッピングの新しいパラダイムを導入し、実証する。 拡散MRIや定量的MRIのようなパラメータマッピング技術は、基盤となる微細構造に強く関係する生物学的関連組織マップを頑健かつ反復的に測定する可能性がある。 定量的マップは、複数の画像にモデルを適合させることで計算される。 しかしながら、モデルフィッティング技術の圧倒的多数は、各ボクセルが独立であり、データの共依存を無視していると仮定している。 これにより、ボクセル回りの計測ノイズに敏感なモデルフィッティングが可能となり、信頼性と再現性を損なう。 本稿では,独立画素の仮定を破り,データの冗長性を有効活用し,定量地図のデータ駆動型正規化を効果的に行う自己教師型深部変分法を提案する。 提案手法は,dMRIシミュレーションや実データにおいて,現在のモデル適合技術よりも優れていることを示す。 特にガウス混合モデルでは, ベースラインに表示されないより微細な解剖学的詳細を明らかにすることで, よりシャープな定量化が可能となる。 そこで本手法は,dMRIやqMRIなどのパラメータマッピング手法の臨床応用を支援することができる。

関連論文リスト

• ContextMRI: Enhancing Compressed Sensing MRI through Metadata Conditioning [51.26601171361753]
  本稿では, 微細なメタデータを再構成プロセスに統合したMRI用テキスト条件拡散モデルであるContextMRIを提案する。 メタデータの忠実度はスライス位置やコントラストから患者年齢、性別、病理まで増加し、体系的に再構築性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T05:15:43Z)
• Domain-Agnostic Stroke Lesion Segmentation Using Physics-Constrained Synthetic Data [0.15749416770494706]
  合成定量的MRI(qMRI)画像を用いた2つの新しい手法を提案し,セグメンテーションモデルの堅牢性と一般化性を高める。 我々は,MPRAGE画像からqMRIマップを推定するために,qMRI推定モデルを訓練した。 2つ目のアプローチは、脳卒中病変のセグメンテーションのための合成データにおいて、組織ラベルのデータセットからqMRIマップを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-04T13:52:05Z)
• A Unified Model for Compressed Sensing MRI Across Undersampling Patterns [69.19631302047569]
  ディープニューラルネットワークは、アンダーサンプル計測から高忠実度画像を再構成する大きな可能性を示している。 我々のモデルは、離散化に依存しないアーキテクチャであるニューラル演算子に基づいている。 我々の推論速度は拡散法よりも1,400倍速い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T20:03:57Z)
• qMRI Diffuser: Quantitative T1 Mapping of the Brain using a Denoising Diffusion Probabilistic Model [1.1278063431495107]
  定量的MRI(qMRI)は、組織特性に関連する客観的パラメータを提供することにより、重み付け画像よりも大きな利点を提供する。 深層学習に基づく手法は、一連の重み付き画像から定量的マップを推定する効果を実証している。 深部生成モデルを用いたqMRIの新しい手法であるqMRIディフューザを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T13:49:19Z)
• Source-Free Collaborative Domain Adaptation via Multi-Perspective Feature Enrichment for Functional MRI Analysis [55.03872260158717]
  安静時MRI機能(rs-fMRI)は、神経疾患の分析を助けるために多地点で研究されている。 ソース領域とターゲット領域の間のfMRIの不均一性を低減するための多くの手法が提案されている。 しかし、マルチサイト研究における懸念やデータストレージの負担のため、ソースデータの取得は困難である。 我々は、fMRI解析のためのソースフリー協調ドメイン適応フレームワークを設計し、事前訓練されたソースモデルとラベルなしターゲットデータのみにアクセスできるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T01:30:18Z)
• Optimizing Sampling Patterns for Compressed Sensing MRI with Diffusion Generative Models [75.52575380824051]
  圧縮センシングマルチコイルMRIにおけるサブサンプリングパターンを最適化する学習手法を提案する。 拡散モデルとMRI計測プロセスにより得られた後部平均推定値に基づいて1段階の再構成を行う。 本手法では,効果的なサンプリングパターンの学習には5つのトレーニング画像が必要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T22:09:06Z)
• Resolving quantitative MRI model degeneracy with machine learning via training data distribution design [2.2086005010186387]
  定量的MRIは、未知量の組織特性を計測されたMRI信号に関連付けるモデルを介して、非侵襲的に組織特性をマッピングすることを目的としている。 従来モデルフィッティングを必要としていたこれらの未知を推定することは、ワンショット機械学習(ML)アプローチで行えるようになった。 経験的証拠の増大は、MLアプローチがモデル縮退の影響を受けやすいことを示唆しているようである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-09T18:10:45Z)
• CoRRECT: A Deep Unfolding Framework for Motion-Corrected Quantitative R2* Mapping [9.783361575598025]
  CoRRECTは、定量的MRI(qMRI)のための統合深部展開(DU)フレームワークである モデルベースのエンドツーエンドニューラルネットワーク、モーションアーティファクトリダクションの方法、自己教師型学習スキームで構成されている。 実験で収集したmGRE(Multi-Gradient-Recalled Echo) MRIデータから,CoRRECTは高速な取得設定で動きと不均一なアーチファクトのないR2*マップを復元することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-12T15:49:51Z)
• Inverting brain grey matter models with likelihood-free inference: a tool for trustable cytoarchitecture measurements [62.997667081978825]
  脳の灰白質細胞構造の特徴は、体密度と体積に定量的に敏感であり、dMRIでは未解決の課題である。 我々は新しいフォワードモデル、特に新しい方程式系を提案し、比較的スパースなb殻を必要とする。 次に,提案手法を逆転させるため,確率自由推論 (LFI) として知られるベイズ解析から最新のツールを適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T09:08:27Z)
• Modality Completion via Gaussian Process Prior Variational Autoencoders for Multi-Modal Glioma Segmentation [75.58395328700821]
  本稿では,患者スキャンに欠落するサブモダリティを1つ以上のインプットするために,MGP-VAE(Multi-modal Gaussian Process Prior Variational Autoencoder)を提案する。 MGP-VAEは、変分オートエンコーダ(VAE)に先立ってガウス過程(GP)を利用して、被験者/患者およびサブモダリティ相関を利用することができる。 4つのサブモダリティのうち2つ、または3つが欠落している脳腫瘍に対するMGP-VAEの適用性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-07T19:06:34Z)

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。