HiFi-Syn:用于高准确度合成MR图像的层次颗粒度歧视,并保留结构
Ziqi Yu1, Botao Zhao2, Shengjie Zhang3
1Department of Radiology, Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China; Faculty of Medical Imaging Technology, College of Health Science and Technology, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China; Clinical Neuroscience Center, Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China; National Engineering Research Center of Advanced Magnetic Resonance Technologies for Diagnosis and Therapy, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China.
这项研究引入了一种用于医学图像合成的新方法,该方法保留了解剖结构. 这种方法提高了合成图像的质量和诊断价值,特别是在脑瘤中.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 合成医疗图像需要保存结构和解剖信息.
- 目前使用实例级信息的方法缺乏空间连贯性和解剖不变性.
- 忽视这些方面会限制翻译医疗图像的准确性.
研究的目的:
- 开发一种先进的医学图像合成技术,以保持解剖完整性.
- 解决当前图像转换方法在空间连贯性和解剖不变性方面的局限性.
- 改进各种医学图像的合成,包括具有病理结构的图像.
主要方法:
- 引入了利用多层次语义信息的层次细分歧视.
- 使用脑记忆银行利用像素级别的歧视.
- 采用结构层面的歧视,对硬样品重新加权,以及对解剖学一致性的全球层面的歧视.
主要成果:
- 在三个独立数据集 (英国生物银行,IXI,BraTS 2018) 上超越了最先进的算法.
- 成功合成了正常和异常 (病理) 结构,包括具有不同对比度的大脑瘤.
- 含有脑瘤的合成MR图像被放射科医生评估,显示出诊断价值.
结论:
- 拟议的层次细粒度歧视方法显著推进了医疗图像合成.
- 该模型展示了在处理不同成像方式的多样性,在处理不同结构和病理方面具有多样性.
- 这种技术为无法提供患者特异性MR模式的场景提供了潜在的解决方案,有助于医学研究和诊断.
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