論文の概要: HepatoGEN: Generating Hepatobiliary Phase MRI with Perceptual and Adversarial Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18405v1
• Date: Fri, 25 Apr 2025 15:01:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.806381
• Title: HepatoGEN: Generating Hepatobiliary Phase MRI with Perceptual and Adversarial Models
• Title（参考訳）: 肝原性 : 知覚モデルと対立モデルを用いた肝胆道相MRIの作成
• Authors: Jens Hooge, Gerard Sanroma-Guell, Faidra Stavropoulou, Alexander Ullmann, Gesine Knobloch, Mark Klemens, Carola Schmidt, Sabine Weckbach, Andreas Bolz,
• Abstract要約: 肝胆道相(HBP)画像の初期コントラスト位相からの深層学習に基づく合成手法を提案する。 pGANの定量的評価は, 視力評価とブラインドドラジオロジカル・レビューの併用により, pGANが最高の定量的性能を示した。 対照的に、U-Netは、より少ないアーティファクトで一貫した肝拡張を発生させ、DDPMは、微細構造の詳細の保存が限られているため、性能が低下した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.7054351451505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE-MRI) plays a crucial role in the detection and characterization of focal liver lesions, with the hepatobiliary phase (HBP) providing essential diagnostic information. However, acquiring HBP images requires prolonged scan times, which may compromise patient comfort and scanner throughput. In this study, we propose a deep learning based approach for synthesizing HBP images from earlier contrast phases (precontrast and transitional) and compare three generative models: a perceptual U-Net, a perceptual GAN (pGAN), and a denoising diffusion probabilistic model (DDPM). We curated a multi-site DCE-MRI dataset from diverse clinical settings and introduced a contrast evolution score (CES) to assess training data quality, enhancing model performance. Quantitative evaluation using pixel-wise and perceptual metrics, combined with qualitative assessment through blinded radiologist reviews, showed that pGAN achieved the best quantitative performance but introduced heterogeneous contrast in out-of-distribution cases. In contrast, the U-Net produced consistent liver enhancement with fewer artifacts, while DDPM underperformed due to limited preservation of fine structural details. These findings demonstrate the feasibility of synthetic HBP image generation as a means to reduce scan time without compromising diagnostic utility, highlighting the clinical potential of deep learning for dynamic contrast enhancement in liver MRI. A project demo is available at: https://jhooge.github.io/hepatogen
• Abstract（参考訳）: ダイナミックコントラスト造影MRI(DCE-MRI)は肝局所病変の検出と評価に重要な役割を担い,肝胆道相(HBP)は診断に不可欠な情報を提供する。 しかし、HBP画像の取得には長いスキャン時間が必要であるため、患者の快適さとスキャナのスループットを損なう可能性がある。 本研究では,従来のコントラスト相(コントラスト相とトランジショナル相)からHBP画像を合成する深層学習に基づくアプローチを提案し,知覚的U-Net,知覚的GAN(pGAN),認知的拡散確率モデル(DDPM)の3つの生成モデルを比較した。 各種臨床環境から多地点のDCE-MRIデータセットをキュレートし,訓練データの品質を評価するためのコントラスト進化スコア(CES)を導入し,モデル性能を向上した。 pGANの定量的評価は, 画素単位, 知覚指標を用いた定量的評価と, ブラインドドラジオロジストによる質的評価とを併用して行った結果, pGANは最高の定量的評価を達成できたが, アウト・オブ・ディストリビューションのケースでは異質なコントラストが導入された。 対照的に、U-Netは、より少ないアーティファクトで一貫した肝拡張を発生させ、DDPMは、微細構造の詳細の保存が限られているため、性能が低下した。 以上の結果から, 肝MRIにおけるダイナミックコントラスト増強のための深層学習の臨床的可能性を強調し, 診断能を損なうことなく, スキャン時間を短縮する手段として, 合成HBP画像生成の可能性が示唆された。 プロジェクトデモは以下の通りである。

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