論文の概要: 3D Wasserstein generative adversarial network with dense U-Net based discriminator for preclinical fMRI denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19345v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 19:47:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:21:20.966944
• Title: 3D Wasserstein generative adversarial network with dense U-Net based discriminator for preclinical fMRI denoising
• Title（参考訳）: U-Netをベースとした高密度判別器を用いた3次元ワッサースタイン生成対向ネットワークによる前臨床的fMRI復調
• Authors: Sima Soltanpour, Arnold Chang, Dan Madularu, Praveen Kulkarni, Craig Ferris, Chris Joslin,
• Abstract要約: 機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)は、脳機能の研究に臨床および前臨床で広く用いられている。 デノイングは、あらゆるfMRI分析パイプラインにおける主要な前処理ステップの1つである。 本稿では,3次元高密度U-netを用いた3次元WGANを用いた3次元ワッサースタイン生成逆数ネットワークに基づく構造保存アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6597195879147555
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• Abstract: Functional magnetic resonance imaging (fMRI) is extensively used in clinical and preclinical settings to study brain function, however, fMRI data is inherently noisy due to physiological processes, hardware, and external noise. Denoising is one of the main preprocessing steps in any fMRI analysis pipeline. This process is challenging in preclinical data in comparison to clinical data due to variations in brain geometry, image resolution, and low signal-to-noise ratios. In this paper, we propose a structure-preserved algorithm based on a 3D Wasserstein generative adversarial network with a 3D dense U-net based discriminator called, 3D U-WGAN. We apply a 4D data configuration to effectively denoise temporal and spatial information in analyzing preclinical fMRI data. GAN-based denoising methods often utilize a discriminator to identify significant differences between denoised and noise-free images, focusing on global or local features. To refine the fMRI denoising model, our method employs a 3D dense U-Net discriminator to learn both global and local distinctions. To tackle potential over-smoothing, we introduce an adversarial loss and enhance perceptual similarity by measuring feature space distances. Experiments illustrate that 3D U-WGAN significantly improves image quality in resting-state and task preclinical fMRI data, enhancing signal-to-noise ratio without introducing excessive structural changes in existing methods. The proposed method outperforms state-of-the-art methods when applied to simulated and real data in a fMRI analysis pipeline.
• Abstract（参考訳）: 機能的磁気共鳴画像(fMRI)は脳機能の研究に臨床および臨床の分野で広く用いられているが、fMRIのデータは生理的プロセス、ハードウェア、外的ノイズのために本質的にノイズが多い。 デノイングは、あらゆるfMRI分析パイプラインにおける主要な前処理ステップの1つである。 このプロセスは、脳の幾何学、画像解像度、低信号対雑音比の変動による臨床データと比較した場合、前臨床データでは困難である。 本稿では,3D U-WGANと呼ばれる3D高密度なU-net判別器を用いた3Dワッサースタイン生成逆数ネットワークに基づく構造保存アルゴリズムを提案する。 本研究では4次元データ構成を適用し,時間的・空間的な情報を前臨床的なfMRIデータの解析において効果的に識別する。 GANに基づく分極法は、大域的特徴や局所的特徴に焦点をあてて、識別器を用いて、分極化画像とノイズフリー画像との有意な差異を識別する。 本手法では,fMRIデノナイジングモデルを改良するために,3次元高密度なU-Net判別器を用いて,大域的および局所的な区別を学習する。 過度なスムーシングに対処するために,特徴空間距離を計測することで,対角的損失を導入し,知覚的類似性を高める。 実験により,3次元U-WGANは静止状態およびタスク前臨床fMRIデータの画質を著しく向上し,既存手法の過度な構造変化を伴わずに信号対雑音比を向上することを示した。 提案手法は,fMRI解析パイプラインにおけるシミュレーションおよび実データに適用した場合の最先端手法より優れる。

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