論文の概要: Segmentation-Assisted Brain MRI Synthesis with Cross-Image Multi-Contrast Feature Memory Bank Retrieval Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.08421v1
• Date: Sun, 07 Jun 2026 02:41:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:06.099072
• Title: Segmentation-Assisted Brain MRI Synthesis with Cross-Image Multi-Contrast Feature Memory Bank Retrieval Augmentation
• Title（参考訳）: 画像横断的マルチコントラスト特徴量記憶バンク検索による部分的脳MRI合成
• Authors: Wenwei Huang, Jia Wei, Jianlong Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,合成中心のセグメンテーション支援型クローズループフレームワークを提案する。 提案手法は, 医療用脳画像合成タスクの処理に有効であり, 従来の方法と比較して優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.213968557982194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-contrast brain MRI provide complementary soft-tissue characteristics that aid in the screening and diagnosis of diseases. However, limited scanning time, image corruption and various imaging protocols often result in incomplete multi-contrast images. While current approaches excel in image synthesis, they often struggle to synthesize critical tumor regions and exploit contextual information in multi-contrast brain MRI effectively. To address this issue, we propose a synthesis-centric, segmentation-assisted closed-loop framework with retrieval augmentation synthesis. Our method overall takes a generative adversarial architecture, which aims to synthesize missing contrasts from any combination of available ones with a single model. To explicitly capture tumor semantics and focus synthesis on tumor regions, we add an auxiliary segmentation branch that predicts tumor masks and feeds them back as semantic conditioning in synthesis branch, thereby learning tumor-aware representations in the model and improving synthesis fidelity. Furthermore, we propose a dual-bank retrieval augmentation strategy. It dynamically queries two external knowledge bases, namely a tumor masks memory bank for crucial tumor context and cross-image contrast feature memory bank for global style information, to augment synthesis. Verified on two public multi-contrast magnetic resonance brain datasets: BraTs2020 and UCSF-BMSR, the proposed method is effective in handling medical brain images synthesis tasks and shows superior performance compared to previous methods. Code is available at:https://github.com/iBizzard/SSCF.git
• Abstract（参考訳）: マルチコントラスト脳MRIは、疾患のスクリーニングと診断に役立つ相補的なソフトタスク特性を提供する。 しかし、スキャン時間、画像の破損、様々な画像プロトコルは、しばしば不完全なマルチコントラスト画像をもたらす。 現在のアプローチは画像合成に優れているが、重要な腫瘍領域を合成し、マルチコントラスト脳MRIの文脈情報を効果的に活用するのに苦労することが多い。 そこで本研究では,合成中心のセグメンテーション支援型クローズドループフレームワークを提案する。 提案手法は, 利用可能なコントラストを1つのモデルで組み合わせることで, コントラストの欠如を解消する。 腫瘍のセマンティクスを明示的に把握し,腫瘍領域に焦点を合わせるために補助セグメンテーションブランチを追加し,腫瘍マスクを予測し,それらを合成ブランチのセマンティクス条件としてフィードバックすることで,モデル内の腫瘍認識表現を学習し,合成精度を向上させる。 さらに,デュアルバンク検索強化戦略を提案する。 それは、2つの外部知識ベース、すなわち重要な腫瘍コンテキストのための腫瘍マスクメモリバンクと、グローバルスタイル情報のためのクロスイメージコントラスト特徴メモリバンクを動的にクエリして、合成を強化する。 2つのパブリックなマルチコントラスト磁気共鳴脳データセット(BraTs2020とUCSF-BMSR)で検証され、提案手法は医療用脳画像合成タスクの処理に有効であり、従来の方法と比較して優れた性能を示す。 コードは、https://github.com/iBizzard/SSCF.gitで入手できる。

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