論文の概要: MAISY: Motion-Aware Image SYnthesis for Medical Image Motion Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04105v3
• Date: Fri, 09 May 2025 03:03:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 12:48:53.991627
• Title: MAISY: Motion-Aware Image SYnthesis for Medical Image Motion Correction
• Title（参考訳）: MAISY:医療用画像補正のための運動認識画像合成
• Authors: Andrew Zhang, Hao Wang, Shuchang Ye, Michael Fulham, Jinman Kim,
• Abstract要約: 本研究では、まず動きを特徴付ける動き認識画像合成法(MAISY)を提案する。 胸部CTおよび頭部CTを用いた実験では、我々のモデルは最先端のモデルよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.150364980770675
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Patient motion during medical image acquisition causes blurring, ghosting, and distorts organs, which makes image interpretation challenging. Current state-of-the-art algorithms using Generative Adversarial Network (GAN)-based methods with their ability to learn the mappings between corrupted images and their ground truth via Structural Similarity Index Measure (SSIM) loss effectively generate motion-free images. However, we identified the following limitations: (i) they mainly focus on global structural characteristics and therefore overlook localized features that often carry critical pathological information, and (ii) the SSIM loss function struggles to handle images with varying pixel intensities, luminance factors, and variance. In this study, we propose Motion-Aware Image SYnthesis (MAISY) which initially characterize motion and then uses it for correction by: (a) leveraging the foundation model Segment Anything Model (SAM), to dynamically learn spatial patterns along anatomical boundaries where motion artifacts are most pronounced and, (b) introducing the Variance-Selective SSIM (VS-SSIM) loss which adaptively emphasizes spatial regions with high pixel variance to preserve essential anatomical details during artifact correction. Experiments on chest and head CT datasets demonstrate that our model outperformed the state-of-the-art counterparts, with Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) increasing by 40%, SSIM by 10%, and Dice by 16%.
• Abstract（参考訳）: 医用画像取得中の患者の動きは、臓器のぼやけ、ゴースト、歪曲を引き起こすため、画像解釈は困難である。 GAN(Generative Adversarial Network)に基づく現状技術アルゴリズムは, 構造類似度指数測定(Structure similarity Index Measure, SSIM)の損失により, 劣化した画像と地上の真実とのマッピングを学習し, 動きのない画像を効果的に生成する。 しかし、我々は以下の制限を特定した。 (i)主にグローバルな構造的特徴に重点を置いており、しばしば重要な病理情報を伝達する局所的特徴を見落としている。 (II)SSIM損失関数は,画素強度,輝度係数,ばらつきの異なる画像を扱うのに苦労する。 本研究では、まず動きを特徴付ける動き認識画像合成法(MAISY)を提案する。 (a)基盤モデルSegment Anything Model(SAM)を利用して、運動人工物が最も発音される解剖学的境界に沿った空間パターンを動的に学習し、 b) 可変選択SSIM(VS-SSIM)損失を導入し, 画素差が大きい空間領域を適応的に強調することにより, アーティファクト修正中に重要な解剖学的詳細を保持する。 胸部CTおよび頭部CTを用いた実験では,我々のモデルは最先端のモデルよりも優れており,Pak Signal-to-Noise Ratio(PSNR)は40%,SSIMは10%,Diceは16%増加した。

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