論文の概要: Diff5T: Benchmarking Human Brain Diffusion MRI with an Extensive 5.0 Tesla K-Space and Spatial Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06666v1
- Date: Mon, 09 Dec 2024 17:04:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-10 23:11:44.429538
- Title: Diff5T: Benchmarking Human Brain Diffusion MRI with an Extensive 5.0 Tesla K-Space and Spatial Dataset
- Title(参考訳): Diff5T: Extensive 5.0 Tesla K-Spaceと空間データセットによるヒト脳拡散MRIのベンチマーク
- Abstract要約: Diff5Tは、ヒト脳に焦点を当てたTeslaの5.0拡散MRIデータセットである。
このデータセットは、様々なイメージングプロトコルを用いて取得された生のk空間データと再構成された拡散画像を含む。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.693947808958047
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diffusion magnetic resonance imaging (dMRI) provides critical insights into the microstructural and connectional organization of the human brain. However, the availability of high-field, open-access datasets that include raw k-space data for advanced research remains limited. To address this gap, we introduce Diff5T, a first comprehensive 5.0 Tesla diffusion MRI dataset focusing on the human brain. This dataset includes raw k-space data and reconstructed diffusion images, acquired using a variety of imaging protocols. Diff5T is designed to support the development and benchmarking of innovative methods in artifact correction, image reconstruction, image preprocessing, diffusion modelling and tractography. The dataset features a wide range of diffusion parameters, including multiple b-values and gradient directions, allowing extensive research applications in studying human brain microstructure and connectivity. With its emphasis on open accessibility and detailed benchmarks, Diff5T serves as a valuable resource for advancing human brain mapping research using diffusion MRI, fostering reproducibility, and enabling collaboration across the neuroscience and medical imaging communities.
- Abstract(参考訳): 拡散磁気共鳴イメージング(dMRI)は、人間の脳の微細構造と接続構造に重要な洞察を与える。
しかし、先進的な研究のための生のk空間データを含む、高フィールドでオープンアクセス可能なデータセットは依然として限られている。
このギャップに対処するために、人間の脳に焦点を当てた最初の包括的5.0テスラ拡散MRIデータセットであるDiff5Tを紹介します。
このデータセットは、様々なイメージングプロトコルを用いて取得された生のk空間データと再構成された拡散画像を含む。
Diff5Tは、アーティファクト修正、画像再構成、画像前処理、拡散モデリング、トラクトグラフィーにおける革新的な手法の開発とベンチマークをサポートするように設計されている。
このデータセットは、複数のb値や勾配方向を含む幅広い拡散パラメータを特徴とし、人間の脳の微細構造と接続性の研究に広く応用できる。
オープンアクセシビリティと詳細なベンチマークを重視したDiff5Tは、拡散MRIを用いたヒト脳マッピング研究の進展、再現性の向上、神経科学と医用画像のコミュニティ間のコラボレーションの実現に有用なリソースである。
関連論文リスト
- Adapting HFMCA to Graph Data: Self-Supervised Learning for Generalizable fMRI Representations [57.054499278843856]
機能的磁気共鳴画像(fMRI)解析は、データセットのサイズが限られ、研究間でのドメインの変動が原因で大きな課題に直面している。
コンピュータビジョンにインスパイアされた従来の自己教師付き学習手法は、正と負のサンプルペアに依存することが多い。
本稿では,最近開発された階層関数最大相関アルゴリズム(HFMCA)をグラフ構造fMRIデータに適用することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-05T12:35:01Z) - Brain Imaging Foundation Models, Are We There Yet? A Systematic Review of Foundation Models for Brain Imaging and Biomedical Research [6.113042369956893]
ファンデーションモデル(FM)は人工知能に革命をもたらし、医療画像において大きな可能性を秘めている。
脳画像は、神経疾患の診断と治療において重要な役割を担っているにもかかわらず、まだ表現されていない。
脳画像のためのFMの総合的およびキュレートされたレビューを初めて紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-16T09:46:46Z) - Towards a general-purpose foundation model for fMRI analysis [58.06455456423138]
我々は,4次元fMRIボリュームから学習し,多様なアプリケーション間で効率的な知識伝達を可能にするフレームワークであるNeuroSTORMを紹介する。
NeuroSTORMは、複数のセンターにまたがる5万人以上の被験者から5歳から100歳までの28.65万fMRIフレーム(→9000時間)で事前トレーニングされている。
年齢/性別予測、表現型予測、疾患診断、fMRI-to-image検索、タスクベースのfMRIの5つのタスクにおいて、既存の手法よりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-11T23:51:01Z) - 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) - MRI Reconstruction with Regularized 3D Diffusion Model (R3DM) [2.842800539489865]
正規化3次元拡散モデルと最適化手法を組み合わせた3次元MRI再構成法を提案する。
拡散に基づく事前処理を取り入れることで,画像品質の向上,ノイズの低減,3次元MRI再構成の全体的な忠実度の向上を実現した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-25T00:55:05Z) - MindFormer: Semantic Alignment of Multi-Subject fMRI for Brain Decoding [50.55024115943266]
本稿では,MindFormer を用いたマルチオブジェクト fMRI 信号のセマンティックアライメント手法を提案する。
このモデルは、fMRIから画像生成のための安定拡散モデルや、fMRIからテキスト生成のための大規模言語モデル(LLM)の条件付けに使用できるfMRI条件付き特徴ベクトルを生成するように設計されている。
実験の結果,MindFormerは意味的に一貫した画像とテキストを異なる主題にわたって生成することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-28T00:36:25Z) - fMRI-PTE: A Large-scale fMRI Pretrained Transformer Encoder for
Multi-Subject Brain Activity Decoding [54.17776744076334]
本稿では,fMRI事前学習のための革新的オートエンコーダであるfMRI-PTEを提案する。
我々のアプローチでは、fMRI信号を統合された2次元表現に変換し、次元の整合性を確保し、脳の活動パターンを保存する。
コントリビューションには、fMRI-PTEの導入、革新的なデータ変換、効率的なトレーニング、新しい学習戦略、そして我々のアプローチの普遍的な適用性が含まれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-01T07:24:22Z) - CMRxRecon: An open cardiac MRI dataset for the competition of
accelerated image reconstruction [62.61209705638161]
ディープラーニングベースのCMRイメージングアルゴリズムへの関心が高まっている。
ディープラーニング手法は大規模なトレーニングデータセットを必要とする。
このデータセットには300人の被験者のマルチコントラスト、マルチビュー、マルチスライス、マルチコイルCMRイメージングデータが含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-19T15:14:42Z) - Robust Fiber Orientation Distribution Function Estimation Using Deep Constrained Spherical Deconvolution for Diffusion MRI [9.570365838548073]
測定したDW-MRI信号をモデル化するための一般的なプラクティスは、繊維配向分布関数(fODF)である。
DW-MRIの取得において、測定変数(サイト内およびサイト内変動、ハードウェア性能、シーケンス設計など)は避けられない。
既存のモデルベース手法(例えば、制約付き球面デコンボリューション(CSD))や学習ベース手法(例えば、ディープラーニング(DL))は、fODFモデリングにおいてそのような変動を明示的に考慮していない。
本稿では,データ駆動型深部制約付き球面デコンボリューション法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-05T14:06:40Z) - Data-Driven Network Neuroscience: On Data Collection and Benchmark [6.796086914275059]
本稿では,神経科学,機械学習,グラフ解析の交わりにおける潜在的な研究のための,機能的ヒト脳ネットワークデータの収集について述べる。
データセットは6つの異なるソースから始まり、4つの脳の状態をカバーし、合計で2,702人の被験者で構成されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-11T02:14:28Z) - Multi-institutional Collaborations for Improving Deep Learning-based
Magnetic Resonance Image Reconstruction Using Federated Learning [62.17532253489087]
深層学習法はmr画像再構成において優れた性能をもたらすことが示されている。
これらの方法は、高い取得コストと医療データプライバシー規制のために収集および共有が困難である大量のデータを必要とします。
我々は,異なる施設で利用可能なmrデータを活用し,患者のプライバシーを保ちながら,連合学習(fl)ベースのソリューションを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-03T03:04:40Z) - ShuffleUNet: Super resolution of diffusion-weighted MRIs using deep
learning [47.68307909984442]
SISR(Single Image Super-Resolution)は、1つの低解像度入力画像から高解像度(HR)の詳細を得る技術である。
ディープラーニングは、大きなデータセットから事前知識を抽出し、低解像度の画像から優れたMRI画像を生成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-25T14:52:23Z) - Multifold Acceleration of Diffusion MRI via Slice-Interleaved Diffusion
Encoding (SIDE) [50.65891535040752]
本稿では,Slice-Interleaved Diffusionと呼ばれる拡散符号化方式を提案する。
SIDEは、拡散重み付き(DW)画像ボリュームを異なる拡散勾配で符号化したスライスでインターリーブする。
また,高いスライスアンサンプデータからDW画像を効果的に再構成するためのディープラーニングに基づく手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-25T14:48:17Z)
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。