論文の概要: Interactive Gadolinium-Free MRI Synthesis: A Transformer with Localization Prompt Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01265v1
- Date: Mon, 03 Mar 2025 07:44:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-05 19:15:21.177078
- Title: Interactive Gadolinium-Free MRI Synthesis: A Transformer with Localization Prompt Learning
- Title（参考訳）: ガドリニウムフリーMRI合成 : 局所化プロンプト学習を用いた変換器
- Authors: Linhao Li, Changhui Su, Yu Guo, Huimao Zhang, Dong Liang, Kun Shang,
- Abstract要約: 本研究では,非コントラストMR画像からCE-MRIを合成するトランスフォーマとローカライゼーション・プロンプツのフレームワークを提案する。
本アーキテクチャでは,マルチスケール機能を処理するために効率的なトランスフォーマーを使用する階層的バックボーン,空間的注意操作と相互注意機構を通じて相互補完情報を階層的に統合する多段階融合システム,という3つの重要なイノベーションを導入している。
このフレームワークは、放射線科医が推論中に診断プロンプトを入力し、人工知能と医療の専門知識を相乗化することによって、インタラクティブな臨床統合を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.716077690014641
- License:
- Abstract: Contrast-enhanced magnetic resonance imaging (CE-MRI) is crucial for tumor detection and diagnosis, but the use of gadolinium-based contrast agents (GBCAs) in clinical settings raises safety concerns due to potential health risks. To circumvent these issues while preserving diagnostic accuracy, we propose a novel Transformer with Localization Prompts (TLP) framework for synthesizing CE-MRI from non-contrast MR images. Our architecture introduces three key innovations: a hierarchical backbone that uses efficient Transformer to process multi-scale features; a multi-stage fusion system consisting of Local and Global Fusion modules that hierarchically integrate complementary information via spatial attention operations and cross-attention mechanisms, respectively; and a Fuzzy Prompt Generation (FPG) module that enhances the TLP model's generalization by emulating radiologists' manual annotation through stochastic feature perturbation. The framework uniquely enables interactive clinical integration by allowing radiologists to input diagnostic prompts during inference, synergizing artificial intelligence with medical expertise. This research establishes a new paradigm for contrast-free MRI synthesis while addressing critical clinical needs for safer diagnostic procedures. Codes are available at https://github.com/ChanghuiSu/TLP.
- Abstract（参考訳）: 造影MRI(Contrast-enhanced magnetic resonance imaging, CE-MRI)は腫瘍の検出と診断に重要であるが, 臨床環境におけるガドリニウム系造影剤(GBCA)の使用は, 潜在的な健康リスクによる安全性の懸念を引き起こす。
診断精度を保ちながらこれらの問題を回避し,非コントラストMR画像からCE-MRIを合成するトランスフォーマー(Transformer with Localization Prompts, TLP)フレームワークを提案する。
提案アーキテクチャでは,マルチスケール特徴の処理に効率的なトランスフォーマーを用いた階層的バックボーン,空間的注意操作による補完情報を階層的に統合するローカル・グローバル・フュージョン・モジュールと,確率的特徴摂動による無線学者の手動アノテーションをエミュレートしてTLPモデルの一般化を促進するファジィ・プロンプト・ジェネレーション(FPG)モジュールの3つを導入している。
このフレームワークは、放射線科医が推論中に診断プロンプトを入力し、人工知能と医療の専門知識を相乗化することによって、インタラクティブな臨床統合を可能にする。
本研究は、より安全な診断手順のための重要な臨床ニーズに対処しつつ、コントラストのないMRI合成のための新しいパラダイムを確立する。
コードはhttps://github.com/ChanghuiSu/TLPで入手できる。
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