ディープラーニングを用いたMRI機能画像（DTIおよびNODDI）の生成

使用深度学习生成 MRI 功能图像（DTI 和 NODDI）

• 批准号: 22K15866
• 负责人: 立川 裕之
• 金额: $ 3万
• 依托单位: Osaka Metropolitan University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K15866/
• 关键词: dti; pix2pix; mri; DTI; ディープラーニング

MRIの拡散強調画像を応用した拡散テンソル画像(DTI)を用いることで多くの脳機能情報・微小解剖情報を評価することが可能である。近年、人 工知能のひとつである深層学習の画像生成アルゴリズムの1つの敵対的生成ネットワーク(GAN)では、画像データから特徴を学習することで、実 在しないデータの生成や存在するデータの特徴に沿った画像の変換をすることができる。本研究ではこのGANを用い、短い撮影時間で得られたM RI画像からなどの機能画像を作成するアルゴリズムを開発し、本来の機能画像に代替しうるかを検討する。この技術が確立することで検査時間の短縮や子供や認知症患者のような長い検査に耐えられない症例での動きの少ない画像の獲得などの利点があると考えられる。

通过使用应用MRI扩散加权图像的扩散张量图像（DTI），可以评估许多大脑功能和微解剖学信息。近年来，通过从图像数据中学习功能，可以通过从图像数据中学习特征，是一种深度学习图像生成算法之一，这是一种深度学习图像生成算法之一，可以生成非现实数据并根据现有数据的特征转换图像。在这项研究中，我们将开发一种算法来创建功能图像，例如使用此GAN短的拍摄时间获得的MRI图像，并考虑是否可以用原始功能图像替换。人们认为建立这项技术具有优势，例如在长期测试无法承受的情况下（例如儿童和痴呆症患者），缩短测试时间和获取图像很少。