論文の概要: Potential and challenges of generative adversarial networks for super-resolution in 4D Flow MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14950v1
• Date: Wed, 20 Aug 2025 12:07:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.042004
• Title: Potential and challenges of generative adversarial networks for super-resolution in 4D Flow MRI
• Title（参考訳）: 4次元フローMRIにおける超解像のための生成対向ネットワークの可能性と課題
• Authors: Oliver Welin Odeback, Arivazhagan Geetha Balasubramanian, Jonas Schollenberger, Edward Ferdiand, Alistair A. Young, C. Alberto Figueroa, Susanne Schnell, Outi Tammisola, Ricardo Vinuesa, Tobias Granberg, Alexander Fyrdahl, David Marlevi,
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Network)は、医学的でない超解像タスクにおいて、シャープな境界を復元する強力な機能を提供する。 GAN(Generative Adversarial Network)は、医学的でない超解像度タスクにおいて、シャープな境界を復元する強力な能力を示す、魅力的なソリューションを提供する。 その結果,提案したGANは非逆参照よりも壁面近傍の速度回復を改善できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.73599420656492
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: 4D Flow Magnetic Resonance Imaging (4D Flow MRI) enables non-invasive quantification of blood flow and hemodynamic parameters. However, its clinical application is limited by low spatial resolution and noise, particularly affecting near-wall velocity measurements. Machine learning-based super-resolution has shown promise in addressing these limitations, but challenges remain, not least in recovering near-wall velocities. Generative adversarial networks (GANs) offer a compelling solution, having demonstrated strong capabilities in restoring sharp boundaries in non-medical super-resolution tasks. Yet, their application in 4D Flow MRI remains unexplored, with implementation challenged by known issues such as training instability and non-convergence. In this study, we investigate GAN-based super-resolution in 4D Flow MRI. Training and validation were conducted using patient-specific cerebrovascular in-silico models, converted into synthetic images via an MR-true reconstruction pipeline. A dedicated GAN architecture was implemented and evaluated across three adversarial loss functions: Vanilla, Relativistic, and Wasserstein. Our results demonstrate that the proposed GAN improved near-wall velocity recovery compared to a non-adversarial reference (vNRMSE: 6.9% vs. 9.6%); however, that implementation specifics are critical for stable network training. While Vanilla and Relativistic GANs proved unstable compared to generator-only training (vNRMSE: 8.1% and 7.8% vs. 7.2%), a Wasserstein GAN demonstrated optimal stability and incremental improvement (vNRMSE: 6.9% vs. 7.2%). The Wasserstein GAN further outperformed the generator-only baseline at low SNR (vNRMSE: 8.7% vs. 10.7%). These findings highlight the potential of GAN-based super-resolution in enhancing 4D Flow MRI, particularly in challenging cerebrovascular regions, while emphasizing the need for careful selection of adversarial strategies.
• Abstract（参考訳）: 4D Flow Magnetic Resonance Imaging (4D Flow MRI)は、非侵襲的な血流定量化と血行動態パラメータの定量化を可能にする。 しかし、その臨床応用は低空間分解能とノイズによって制限されており、特に近壁速度測定に影響を及ぼす。 機械学習ベースの超解像は、これらの制限に対処する上で有望であることを示しているが、少なくともニアウォール速度の回復において、課題は残る。 GAN(Generative Adversarial Network)は、医学的でない超解像度タスクにおいて、シャープな境界を復元する強力な能力を示す、魅力的なソリューションを提供する。 しかし、4D Flow MRIにおける彼らの応用は、トレーニングの不安定性や非収束といった既知の問題によって、まだ探索されていない。 本研究では,GANによる4次元フローMRIの超解像について検討する。 患者固有の脳血管内シリコンモデルを用いて,MR-trueリコンストラクションパイプラインを介して合成画像に変換する訓練と検証を行った。 専用のGANアーキテクチャが実装され、Vanilla、Relativistic、Wassersteinの3つの逆損失関数で評価された。 その結果,提案したGANは,非競合参照(vNRMSE: 6.9% vs. 9.6%)と比較して,ニアウォール速度の回復性が向上した。 バニラと相対論的GANは、ジェネレータのみのトレーニング(vNRMSE:8.1%と7.8%対7.2%)に比べて不安定であったのに対し、ワッサーシュタイン GANは最適な安定性と漸進的な改善(vNRMSE:6.9%対7.2%)を示した。 ワッサースタイン GAN は低 SNR (vNRMSE: 8.7% vs. 10.7%) でジェネレータのみのベースラインよりも優れていた。 これらの知見は,特に脳血管障害領域において,GANによる4D Flow MRIの高分解能化の可能性を浮き彫りにし,敵の戦略を慎重に選択する必要性を強調した。

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