論文の概要: Enhancing 3T BOLD fMRI SNR using Unpaired 7T Data with Schrödinger Bridge Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01004v1
• Date: Tue, 01 Apr 2025 17:41:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 15:43:09.223827
• Title: Enhancing 3T BOLD fMRI SNR using Unpaired 7T Data with Schrödinger Bridge Diffusion
• Title（参考訳）: シュレーディンガー橋拡散を用いた7Tデータを用いた3T BOLD fMRI SNRの高速化
• Authors: Yujian Xiong, Xuanzhao Dong, Sebastian Waz, Wenhui Zhu, Negar Mallak, Zhong-lin Lu, Yalin Wang,
• Abstract要約: ほとんどの研究は、空間分解能が低く、時間とSNRが低い3T MRIシステムに依存している。 異なる対象データセットから7Tと3TのfMRIデータを整列する新しいフレームワークを提案する。 次に、3TデータのSNRを高めるために、未ペアのBrain Disk Schr"odinger Bridge拡散モデルを適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8091533096543726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High spatial and temporal resolution, coupled with a strong signal-to-noise ratio (SNR), has made BOLD 7 Tesla fMRI an invaluable tool for understanding how the brain processes visual stimuli. However, the limited availability of 7T MRI systems means that most research relies on 3T MRI systems, which offer lower spatial and temporal resolution and SNR. This naturally raises the question: Can we enhance the spatiotemporal resolution and SNR of 3T BOLD fMRI data to approximate 7T quality? In this study, we propose a novel framework that aligns 7T and 3T fMRI data from different subjects and datasets in a shared parametric domain. We then apply an unpaired Brain Disk Schr\"odinger Bridge diffusion model to enhance the spatiotemporal resolution and SNR of the 3T data. Our approach addresses the challenge of limited 7T data by improving the 3T scan quality. We demonstrate its effectiveness by testing it on two distinct fMRI retinotopy datasets (one 7T and one 3T), as well as synthetic data. The results show that our method significantly improves the SNR and goodness-of-fit of the population receptive field (pRF) model in the enhanced 3T data, making it comparable to 7T quality. The codes will be available at Github.
• Abstract（参考訳）: 高空間分解能と時間分解能、SNR(strong signal-to-noise ratio)の併用により、BOLD 7 Tesla fMRIは、脳が視覚刺激をどのように処理するかを理解するための貴重なツールとなった。 しかし、7T MRIシステムの可用性は限られているため、ほとんどの研究は3T MRIシステムに依存しており、空間分解能と時間分解能の低下とSNRを提供する。 これは自然に疑問を呈する: 3T BOLD fMRIデータの時空間分解能とSNRを7T品質に拡張できるか? 本研究では、7Tと3TのfMRIデータを共有パラメトリック領域内の異なる対象とデータセットから整列する新しいフレームワークを提案する。 次に、3Tデータの時空間分解能とSNRを高めるために、未ペアのBrain Disk Schr\"odinger Bridge拡散モデルを適用した。 提案手法は, 3Tスキャンの品質を向上させることで, 限られた7Tデータに対する課題に対処する。 2つの異なるfMRIレチノトピーデータセット(1つの7Tと1つの3T)と合成データを用いて、その効果を実証した。 以上の結果から,本手法は,拡張された3Tデータにおいて,集団受容野(pRF)モデルのSNRと適合性を大幅に向上し,7T品質に匹敵することを示した。 コードはGithubで入手できる。

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