論文の概要: SuCor: Susceptibility Distortion Correction via Parameter-Free and Self-Regularized Optimal Transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.16758v1
• Date: Tue, 17 Mar 2026 16:38:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-18 17:42:07.421638
• Title: SuCor: Susceptibility Distortion Correction via Parameter-Free and Self-Regularized Optimal Transport
• Title（参考訳）: SuCor:パラメータフリーおよび自己正規化最適輸送によるサセプティビリティ歪み補正
• Abstract要約: エコープラナーイメージング(EPI)における感受性誘起幾何歪みの補正法SuCorを提案する。 歪み場の各列を、反対極性強度プロファイル間のワッサーシュタイン2偏心変位としてモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1458853556386797
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present SuCor, a method for correcting susceptibility induced geometric distortions in echo planar imaging (EPI) using optimal transport (OT) along the phase encoding direction. Given a pair of reversed phase encoding EPI volumes, we model each column of the distortion field as a Wasserstein-2 barycentric displacement between the opposing-polarity intensity profiles. Regularization is performed in the spectral domain using a bending-energy penalty whose strength is selected automatically via the Morozov discrepancy principle, requiring no manual tuning. On a human connectome project (HCP) dataset with left-right/right-left b0 EPI pairs and a co-registered T1 structural reference, SuCor achieves a mean volumetric mutual information of 0.341 with the T1 image, compared to 0.317 for FSL TOPUP, while running in approximately 12 seconds on a single CPU core.
• Abstract（参考訳）: 位相符号化方向に沿った最適輸送(OT)を用いたエコープラナーイメージング(EPI)における感受性誘導幾何歪みの補正手法SuCorを提案する。 EPIボリュームを符号化する一対の逆位相を与えられた場合、歪み場の各列を、対向極性強度プロファイル間のワッサーシュタイン2偏心変位としてモデル化する。 手動チューニングを必要とせず、モロゾフの偏差原理を介して自動的に強度が選択される曲げエネルギーペナルティを用いて、スペクトル領域で規則化を行う。 ヒトコネクトームプロジェクト(HCP)データセットと左/右b0 EPIペアと共登録されたT1構造参照では、SuCorは、1CPUコアで約12秒実行しながら、FSL TOPUPの0.317と比較して、T1イメージと0.341の平均ボリューム相互情報を達成している。

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