論文の概要: Domain-Agnostic Stroke Lesion Segmentation Using Physics-Constrained Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03318v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 13:52:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:06:38.840095
• Title: Domain-Agnostic Stroke Lesion Segmentation Using Physics-Constrained Synthetic Data
• Title（参考訳）: 物理制約付き合成データを用いた領域非依存ストローク病変分割
• Authors: Liam Chalcroft, Jenny Crinion, Cathy J. Price, John Ashburner,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15749416770494706
• License:
• Abstract: Segmenting stroke lesions in Magnetic Resonance Imaging (MRI) is challenging due to diverse clinical imaging domains, with existing models struggling to generalise across different MRI acquisition parameters and sequences. In this work, we propose two novel physics-constrained approaches using synthetic quantitative MRI (qMRI) images to enhance the robustness and generalisability of segmentation models. We trained a qMRI estimation model to predict qMRI maps from MPRAGE images, which were used to simulate diverse MRI sequences for segmentation training. A second approach built upon prior work in synthetic data for stroke lesion segmentation, generating qMRI maps from a dataset of tissue labels. The proposed approaches improved over the baseline nnUNet on a variety of out-of-distribution datasets, with the second approach outperforming the prior synthetic data method.
• Abstract（参考訳）: MRI(磁気共鳴画像)における脳卒中病変の分離は、様々な臨床画像領域のために困難であり、既存のモデルではMRIの取得パラメータやシーケンスの一般化に苦慮している。 本研究では,合成定量的MRI(qMRI)画像を用いた2つの新しい物理制約付きアプローチを提案し,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。 提案手法は,様々なアウト・オブ・ディストリビューションデータセットのベースラインであるnnUNetよりも改善され,第2のアプローチは以前の合成データ手法よりも優れていた。

関連論文リスト

• NeuroPictor: Refining fMRI-to-Image Reconstruction via Multi-individual Pretraining and Multi-level Modulation [55.51412454263856]
  本稿では,fMRI信号を用いた拡散モデル生成過程を直接変調することを提案する。 様々な個人から約67,000 fMRI-imageペアのトレーニングを行うことで,fMRI-to-imageデコーディング能力に優れたモデルが得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T02:42:52Z)
• Improving cross-domain brain tissue segmentation in fetal MRI with synthetic data [1.1936126505067601]
  胎児脳MRIにおける領域ランダム化手法であるFetal SynthSegを紹介する。 以上の結果から,合成データのみにトレーニングされたモデルは,実データにトレーニングされたモデルよりも優れていた。 評価は低磁場(0.55T)MRIで得られた40例に拡張し,新しいSRモデルを用いて再構成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T10:42:25Z)
• A Compact Implicit Neural Representation for Efficient Storage of Massive 4D Functional Magnetic Resonance Imaging [14.493622422645053]
  fMRI圧縮は、複雑な時間的ダイナミクス、低信号-雑音比、複雑な基礎的冗長性のために、ユニークな課題を生んでいる。 Inlicit Neural Representation (INR)に基づくfMRIデータに適した新しい圧縮パラダイムについて報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T05:54:37Z)
• Volumetric Reconstruction Resolves Off-Resonance Artifacts in Static and Dynamic PROPELLER MRI [76.60362295758596]
  磁気共鳴イメージング(MRI)におけるオフ共鳴アーティファクトは、画像ボリューム内のスピンの実際の共鳴周波数が空間情報を符号化するのに使用される期待周波数と異なる場合に発生する視覚歪みである。 本稿では,2次元MRI再構成問題を3次元に引き上げ,このオフ共鳴をモデル化するための「スペクトル」次元を導入することで,これらのアーチファクトを解決することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-22T05:44:51Z)
• CoRRECT: A Deep Unfolding Framework for Motion-Corrected Quantitative R2* Mapping [12.414040285543273]
  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)
• Model-Guided Multi-Contrast Deep Unfolding Network for MRI Super-resolution Reconstruction [68.80715727288514]
  MRI観察行列を用いて,反復型MGDUNアルゴリズムを新しいモデル誘導深部展開ネットワークに展開する方法を示す。 本稿では,医療画像SR再構成のためのモデルガイド型解釈可能なDeep Unfolding Network(MGDUN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-15T03:58:30Z)
• Data and Physics Driven Learning Models for Fast MRI -- Fundamentals and Methodologies from CNN, GAN to Attention and Transformers [72.047680167969]
  本稿では,畳み込みニューラルネットワークや生成的敵ネットワークに基づく手法を含む,高速MRIのためのディープラーニングに基づくデータ駆動手法を紹介する。 MRI加速のための物理とデータ駆動モデルの結合に関する研究について詳述する。 最後に, 臨床応用について紹介し, マルチセンター・マルチスキャナー研究における高速MRI技術におけるデータ調和の重要性と説明可能なモデルについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-01T22:48:08Z)
• 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)
• Deep Learning based Multi-modal Computing with Feature Disentanglement for MRI Image Synthesis [8.363448006582065]
  本稿では,MRI合成のための深層学習に基づくマルチモーダル計算モデルを提案する。 提案手法は,各入力モダリティを,共有情報と特定の情報を持つモダリティ固有空間で分割する。 テストフェーズにおける目標モダリティの特定情報の欠如に対処するために、局所適応融合(laf)モジュールを採用してモダリティライクな擬似ターゲットを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-06T17:22:22Z)
• Multi-Coil MRI Reconstruction Challenge -- Assessing Brain MRI Reconstruction Models and their Generalizability to Varying Coil Configurations [40.263770807921524]
  深層学習に基づく脳磁気共鳴画像(MRI)再構成法は、MRI取得プロセスを加速する可能性がある。 マルチコイル磁気共鳴画像(MC-MRI)再構成チャレンジは、これらの問題に対処するためのベンチマークを提供する。 本稿では,この課題を実験的に考察し,脳MRI再建モデルのベースラインと状態のセットの結果を要約する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-10T04:11:48Z)
• Lesion Mask-based Simultaneous Synthesis of Anatomic and MolecularMR Images using a GAN [59.60954255038335]
  提案するフレームワークは,ストレッチアウトアップサンプリングモジュール,ブレインアトラスエンコーダ,セグメンテーション一貫性モジュール,マルチスケールラベルワイド識別器から構成される。 実際の臨床データを用いた実験により,提案モデルが最先端の合成法よりも優れた性能を発揮することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T02:50:09Z)

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。