論文の概要: Enhancing Diffusion-Weighted Images (DWI) for Diffusion MRI: Is it Enough without Non-Diffusion-Weighted B=0 Reference?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12978v1
• Date: Mon, 19 May 2025 11:16:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.553156
• Title: Enhancing Diffusion-Weighted Images (DWI) for Diffusion MRI: Is it Enough without Non-Diffusion-Weighted B=0 Reference?
• Title（参考訳）: 拡散強調画像(DWI: Enhancing Diffusion-Weighted Image: Enhancing Diffusion-Weighted Image for Diffusion MRI: It is much without non-Diffusion-Weighted B=0 Reference?
• Authors: Yinzhe Wu, Jiahao Huang, Fanwen Wang, Mengze Gao, Congyu Liao, Guang Yang, Kawin Setsompop,
• Abstract要約: そこで本研究では,DWI/b=0比の予測値と実測値とのMSE損失として,新しい比損失を提案する。 その結果、この比損失を取り入れることで、この比誤差の収束を著しく改善し、低比MSEを実現し、生成したDWIのピーク信号-雑音比(PSNR)をわずかに高めることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.602170419551737
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion MRI (dMRI) is essential for studying brain microstructure, but high-resolution imaging remains challenging due to the inherent trade-offs between acquisition time and signal-to-noise ratio (SNR). Conventional methods often optimize only the diffusion-weighted images (DWIs) without considering their relationship with the non-diffusion-weighted (b=0) reference images. However, calculating diffusion metrics, such as the apparent diffusion coefficient (ADC) and diffusion tensor with its derived metrics like fractional anisotropy (FA) and mean diffusivity (MD), relies on the ratio between each DWI and the b=0 image, which is crucial for clinical observation and diagnostics. In this study, we demonstrate that solely enhancing DWIs using a conventional pixel-wise mean squared error (MSE) loss is insufficient, as the error in ratio between generated DWIs and b=0 diverges. We propose a novel ratio loss, defined as the MSE loss between the predicted and ground-truth log of DWI/b=0 ratios. Our results show that incorporating the ratio loss significantly improves the convergence of this ratio error, achieving lower ratio MSE and slightly enhancing the peak signal-to-noise ratio (PSNR) of generated DWIs. This leads to improved dMRI super-resolution and better preservation of b=0 ratio-based features for the derivation of diffusion metrics.
• Abstract（参考訳）: 拡散MRI(dMRI)は脳の微細構造を研究するのに不可欠であるが、取得時間と信号-雑音比(SNR)のトレードオフにより、高分解能イメージングは依然として困難である。 従来の手法では、拡散強調画像(DWI)のみを非拡散強調画像(b=0)との関係を考慮せずに最適化することが多い。 しかし, 拡散係数 (ADC) や拡散テンソル (拡散テンソル) などの拡散係数を, 差分異方性 (FA) や平均拡散率 (MD) といった, 臨床観察や診断に欠かせない DWI と b=0 画像の比に依存する。 本研究では,従来の画素平均二乗誤差(MSE)損失を用いたDWIのみの強化は,生成したDWIとb=0の比の誤差がばらつきとして不十分であることを示す。 そこで本研究では,DWI/b=0比の予測値と実測値とのMSE損失として,新しい比損失を提案する。 その結果、この比損失を取り入れることで、この比誤差の収束を著しく改善し、低比MSEを実現し、生成したDWIのピーク信号-雑音比(PSNR)をわずかに高めることが判明した。 これにより、拡散測定値の導出のためのdMRI超解像化とb=0比に基づく特徴の保存性が向上する。

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