論文の概要: Schrödinger Diffusion Driven Signal Recovery in 3T BOLD fMRI Using Unmatched 7T Observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01004v2
• Date: Tue, 13 May 2025 05:35:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 16:45:08.840731
• Title: Schrödinger Diffusion Driven Signal Recovery in 3T BOLD fMRI Using Unmatched 7T Observations
• Title（参考訳）: 未整合7T観測による3TBOLD fMRIにおけるシュレーディンガー拡散駆動信号の回復
• Authors: Yujian Xiong, Xuanzhao Dong, Sebastian Waz, Wenhui Zhu, Negar Mallak, Zhong-lin Lu, Yalin Wang,
• Abstract要約: 本稿では,3T BOLD fMRI 取得の品質向上を目的とした新しい計算手法を提案する。 我々は、軽量で教師なしのSchr"odinger Bridgeフレームワークを使用して、3Tデータの高SNR、高解像度のデータを推測する。 以上の結果から,標準的な3T取得から7Tレベルの品質を計算的に近似することが可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8091533096543726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ultra-high-field (7 Tesla) BOLD fMRI offers exceptional detail in both spatial and temporal domains, along with robust signal-to-noise characteristics, making it a powerful modality for studying visual information processing in the brain. However, due to the limited accessibility of 7T scanners, the majority of neuroimaging studies are still conducted using 3T systems, which inherently suffer from reduced fidelity in both resolution and SNR. To mitigate this limitation, we introduce a new computational approach designed to enhance the quality of 3T BOLD fMRI acquisitions. Specifically, we project both 3T and 7T datasets, sourced from different individuals and experimental setups, into a shared low-dimensional representation space. Within this space, we employ a lightweight, unsupervised Schr\"odinger Bridge framework to infer a high-SNR, high-resolution counterpart of the 3T data, without relying on paired supervision. This methodology is evaluated across multiple fMRI retinotopy datasets, including synthetically generated samples, and demonstrates a marked improvement in the reliability and fit of population receptive field (pRF) models applied to the enhanced 3T outputs. Our findings suggest that it is feasible to computationally approximate 7T-level quality from standard 3T acquisitions.
• Abstract（参考訳）: 超高磁場(7テスラ)のBOLD fMRIは、空間的領域と時間的領域の両方において、頑健な信号対雑音特性とともに例外的な詳細を提供しており、脳内の視覚情報処理を研究するための強力なモダリティとなっている。 しかし、7Tスキャナーのアクセシビリティが制限されているため、ニューロイメージング研究の大部分は、分解能とSNRの両方の忠実度を低下させる3Tシステムを用いて行われている。 この制限を緩和するために,3T BOLD fMRI 取得の品質向上を目的とした新しい計算手法を提案する。 具体的には、異なる個人と実験的なセットアップから得られた3Tデータセットと7Tデータセットの両方を、共有低次元表現空間に投影する。 この空間内では、軽量で教師なしのSchr\"odinger Bridgeフレームワークを使用して、3Tデータの高SNRで高解像度なデータを、ペアの監視に頼ることなく推測する。 本手法は, 合成試料を含む複数のfMRIレチノトピーデータセットを用いて評価し, 強化された3T出力に適用された集団受容野モデル(pRF)の信頼性と適合性を顕著に向上することを示した。 以上の結果から,標準的な3T取得から7Tレベルの品質を計算的に近似することが可能であることが示唆された。

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