İçerik Tarzı Temsili Çözme Aracılığıyla Çok Bölgeli MRI Uyumlaştırmasının Birleştirilmesi

Çok bölgeli MRI uyumlaştırma ihtiyacı

Yapısal MRI, gri madde, beyaz madde ve beyin omurilik sıvısı dahil olmak üzere farklı beyin dokusu türlerini görselleştirmek için beyin anatomisinin ayrıntılı, yüksek çözünürlüklü görüntülerini sağlar. Bu da çeşitli beyin yapılarının, özellikle de çeşitli beyin anormallikleri ve hastalıklarının boyutunu, şeklini ve bütünlüğünü belirlemek için çok önemlidir. Büyük ölçekli çok bölgeli MRI çalışmaları giderek yaygınlaşıyor ve beyin gelişimi, yaşlanma ve hastalıklarla ilişkili ince değişiklikleri tespit etmede daha fazla güç sağlamak için geçmiş yıllarda mümkün olmayan çok daha büyük numune boyutlarına (örneğin, n> 10.000) izin veriyor. Ancak görüntüleme verilerinin tesisler arasında uyumlaştırılması devam ediyor büyük ölçüde çözülmemiş bir zorluktarayıcılar arasında biyolojik olmayan farklılıklara neden olur ve bu da çalışma sonuçlarını olumsuz etkiler.

Geriye dönük uyumlaştırma, farklı tarayıcı modelleri, üreticiler, yazılım sürümleri, görüntüleme gibi faktörlerin neden olduğu biyolojik olmayan değişkenliği en aza indirmeyi amaçlayan, tüm alanlar arasında tutarlılık ve karşılaştırılabilirlik sağlamak amacıyla farklı sitelerden veya tarayıcılardan toplanan MRI verilerinin metodolojik olarak ayarlanması ve standartlaştırılması sürecini ifade eder. protokoller ve çalışma sahalarındaki çevresel koşullar. Geleneksel olarak, çok bölgeli görüntüleme verilerinin yoğunluk dağılımlarını hizalamak için istatistik odaklı yöntemler kullanılır, ancak bu yöntemler genellikle ince yerel ayrıntılardaki değişikliklere gerek kalmadan genel olarak görüntüye uygulanır.

Makine öğrenimindeki (ML) ilerlemeler, görüntü sentezini kullanarak çok alanlı uyumlaştırmada yeni paradigmaların olasılığını ortaya koyuyor. ML tabanlı yöntemlerin, özellikle de derin öğrenmeye dayalı yöntemlerin en önemli avantajlarından biri, sıkıcı ve zaman alıcı görevlerin otomatikleştirilmesi ve standartlaştırılmasıdır.

Eşleştirilmiş veriler olmadan uyumlaştırmanın öğrenilmesi

Derin öğrenme uyumlaştırma yöntemlerinin, öne çıkan özellik çıkarma yeteneği nedeniyle anatomik ayrıntıların karmaşıklığıyla baş etmede klasik yöntemlerden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiği gösterilmiştir. Ancak bir sakatlayıcı sınırlama Bugüne kadarki en derin öğrenme yöntemlerinden biri, denetimli eğitime dayanmaları ve dolayısıyla aynı deneklerin (diğer adıyla gezici hayaletlerin) farklı bölgelerde birden çok kez taranmasını gerektirmeleridir. Bu, özellikle güvenilir model eğitimi için pratikte yeterli miktarda görüntülere ihtiyaç duyulduğunda, görünüşe göre çok zorlayıcıdır.

Buna karşılık, CycleGAN gibi denetimsiz görüntüden görüntüye çeviri teknikleri, eşleştirilmiş veri ihtiyacını ortadan kaldıran eşleştirilmemiş görüntüler kullanır. Ancak bu yöntemler, site çiftleri arasındaki eşlemeleri öğrenmek için tasarlandıklarından, kapsamlı çok siteli senaryolarda ölçeklenebilirlik zorluklarıyla karşılaşır. Bu ikili yaklaşım daha az etkilidir çünkü tüm sitelerden erişilebilen kapsamlı bilgilerden yararlanamaz. Ek olarak, bu denetlenmeyen stratejiler, görüntü kontrastını ayarlama sürecinde anatomik yapıların değiştirilmesi riskini taşır.

Bizim çözümümüz: İçerik tarzı çözülme

Son İletişim Mühendisliği makalemiz “İnsan Hayaletleri Seyahat Etmeden Manyetik Rezonans Görüntülerinin Çok Bölgeli Harmonizasyonunu Öğrenmek”, eşzamanlı çok bölgeli uyumlaştırma için birleşik bir derin öğrenme çerçevesi sunuyor. Bizim yöntemimiz, çok bölgeli denetimsiz temsil ayırıcı (MURD), eşzamanlı çok bölgeli uyumlaştırmayı, birden fazla alan boyunca birleşik, denetimsiz bir görüntüden görüntüye çeviri olarak ele alır ve bir görüntüyü alanlar ve görünüm stili (örn. yoğunluk) arasında değişmeyen anatomik içeriğe ayrıştırır. ve kontrast) her siteye bağlıdır. Harmonize görseller, Şekil 1’de gösterildiği gibi, bir görselin içeriğinin farklı sitelere özgü stillerle birleştirilmesiyle oluşturulur. Yöntemimiz yalnızca az miktarda veri gerektirir. eşleştirilmemiş yüksek verimli eğitim için veridir ve bu nedenle oyun değiştirici Farklı görüntüleme protokolleri aracılığıyla yürütülen çok çeşitli mevcut çalışmalardaki verilerin uyumlu hale getirilmesine olanak tanır ek veri toplamaya gerek kalmadan.

Şekil 1: (Sol) MURD’un herhangi iki site arasındaki içerik tarzı çözülmüş döngü çevirisi. (Sağda) MURD’un herhangi bir saha uyumlaştırması, hacimsel ölçümlerin iyileştirilmesi, çapraz çözünürlük uyumlaştırması ve sürekli uyumlaştırma konusundaki yetenekleri.

Potansiyel etki

MURD’un anatomik ayrıntıları değiştirmeden bölgeler arasında uyum sağlama yeteneği, farklı konumlardan elde edilen MRI taramalarının kalitesini ve tutarlılığını önemli ölçüde artırabilir. Bu tür bir uyumlaştırma, özellikle hastaların taramalarının farklı tesislerde yapıldığı durumlarda, doğru teşhis ve tedavi planlaması için hayati öneme sahiptir. Beyin gelişimi veya nörodejeneratif hastalıklarla ilgili olanlar gibi büyük ölçekli, çok merkezli klinik çalışmalarda tutarlı görüntüleme verilerinin sağlanması önemlidir. MURD, mevcut çalışma verilerinin geriye dönük olarak uyumlaştırılmasına olanak tanıyarak araştırma sonuçlarının güvenilirliğini ve doğruluğunu artırır. Tutarlı ve uyumlu veriler, çeşitli görüntüleme ortamlarında doğru ve genelleştirilebilir algoritmalar geliştirmek için hayati önem taşıdığından, MURD aynı zamanda tıbbi görüntü analizi için yapay zeka modellerinin eğitiminde de etkili olabilir. Ayrıca MURD, görüntüleme ekipmanlarındaki farklılıklar nedeniyle değişkenlik endişesi olmaksızın ikinci görüş veya uzman konsültasyonları için görüntüleme verilerinin paylaşılmasına olanak tanıyarak sağlık hizmeti sağlayıcıları arasında daha fazla işbirliğini teşvik eder. Ayrıca, MRI verilerini uyumlu hale getirmek amacıyla insan fantomlarının alanlar arasında seyahat etme ihtiyacını ortadan kaldırmak, maliyetleri ve lojistik karmaşıklıkları azaltır. Bu verimlilik, daha hızlı teşhis ve tedaviye yol açarak hem sağlık hizmeti sağlayıcılarına hem de hastalara fayda sağlayabilir.

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir