Fugu-MT 論文翻訳(概要): Referenceless Proton Resonance Frequency Thermometry Using Deep Learning with Self-Attention

論文の概要: Referenceless Proton Resonance Frequency Thermometry Using Deep Learning with Self-Attention

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07882v1
Date: Thu, 27 Nov 2025 18:36:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-12-15 04:16:52.543376
Title: Referenceless Proton Resonance Frequency Thermometry Using Deep Learning with Self-Attention
Title（参考訳）: 自己注意型深層学習を用いた非参照プロトン共鳴周波数温度測定
Authors: Yueran Zhao, Chang-Sheng Mei, Nathan J. McDannold, Shenyan Zong, Guofeng Shen,
Abstract要約: 高強度集束超音波(FUS)による熱アブレーション時の温度上昇モニタリングにはPRF MR熱測定が不可欠であるコンプレックスフィールド推定(CFE)や位相有限差(PFD)のような従来の参照レス手法は、組織界面で感受性に起因した位相不連続が発生した場合にエラーを示す傾向がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Background: Accurate proton resonance frequency (PRF) MR thermometry is essential for monitoring temperature rise during thermal ablation with high intensity focused ultrasound (FUS). Conventional referenceless methods such as complex field estimation (CFE) and phase finite difference (PFD) tend to exhibit errors when susceptibility-induced phase discontinuities occur at tissue interfaces.
Abstract（参考訳）: 背景: 高強度集束超音波(FUS)による熱アブレーション時の温度上昇のモニタリングには, 正確な陽子共鳴周波数(PRF)MR熱測定が不可欠である。コンプレックスフィールド推定(CFE)や位相有限差(PFD)のような従来の参照レス手法は、組織界面で感受性に起因した位相不連続が発生した場合にエラーを示す傾向がある。

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