論文の概要: MRecover: A Conditional Generative Model for Recovering Motion-Corrupted MR images Using AI Generated Contrast

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.21669v1
• Date: Wed, 20 May 2026 19:23:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-22 16:35:41.971995
• Title: MRecover: A Conditional Generative Model for Recovering Motion-Corrupted MR images Using AI Generated Contrast
• Title（参考訳）: MRecover:AI生成コントラストを用いた運動関連MR画像の復元のための条件付き生成モデル
• Authors: Jinghang Li, Tales Santini, Courtney Clark, Bruno de Almeida, Cong Chu, Salem Alkhateeb, Andrea Sajewski, Jacob Berardinelli, Hecheng Jin, Tobias Campos, Jeremy J. Berardo, Joseph Mettenburg, Ariel Gildengers, Howard J. Aizenstein, Minjie Wu, Tamer S. Ibrahim,
• Abstract要約: 海馬のサブフィールドセグメンテーションには高分解能T2wターボスピンエコー(TSE)MRIが必要である。 我々は,日常的に取得したT1w画像を合成してTSE画像を生成する条件生成モデル(MRecover)を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.589197633819835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Hippocampal subfield segmentation requires high-resolution T2w turbo spin echo (TSE) MRI, yet this sequence is susceptible to motion artifacts, leading to substantial data loss. We developed a conditional generative model (MRecover) that synthesizes routinely acquired T1w images to create TSE images with autoregressive slice conditioning for volumetric consistency. Trained on 7T MRI data (n=577), the model achieved high in-domain fidelity (n=148, SSIM=0.84, FSIM=0.94) and generalized well to out-of-domain 3T data: subfield volumes from synthesized and the as-acquired images closely matched: (n=416, r=0.87-0.97) and yielded 31.8% more analyzable subjects in the motion-affected ADNI3 dataset after quality control (593 vs 450). The synthesized images also achieved larger effect sizes due to increasing the sample size for diagnostic group differences in hippocampal subfield atrophy (whole hippocampus $ε^2$= 0.121-0.100 vs. 0.086-0.062, left-right hemispheres). Project page: https://jinghangli98.github.io/MRecover/
• Abstract（参考訳）: 海馬のサブフィールドセグメンテーションには高分解能のT2wターボスピンエコー(TSE)MRIが必要であるが、このシーケンスは運動アーティファクトの影響を受けやすいため、かなりのデータ損失をもたらす。 本研究では,T1w画像の合成と自動回帰スライス条件付きTSE画像の作成を行う条件生成モデル(MRecover)を開発した。 7T MRIデータ(n=577)に基づいて訓練されたこのモデルは、高いドメイン内忠実度(n=148, SSIM=0.84, FSIM=0.94)を達成し、ドメイン外の3Tデータに対してよく一般化された。 また, 海馬サブフィールド萎縮の診断群差(全海馬$ε^2$=0.121-0.100 vs. 0.086-0.062, 左半球)の検体サイズを増大させることにより, より大きな効果が得られた。 プロジェクトページ: https://jinghangli98.github.io/MRecover/

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