QSMGAN: Improved Quantitative Susceptibility Mapping using 3D Generative Adversarial Networks with increased receptive field.
QSMGAN: Improved Quantitative Susceptibility Mapping using 3D Generative Adversarial Networks with increased receptive field.
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DOI：
10.1016/j.neuroimage.2019.116389
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发表时间：
2020-02-15
期刊：
影响因子：
5.7
通讯作者：
Lupo JM
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chen Y;Jakary A;Avadiappan S;Hess CP;Lupo JM
定量磁化率图 (QSM) 是一种强大的 MRI 技术，在量化多种神经系统疾病的组织磁化率方面显示出巨大潜力。然而，固有的不适定偶极子反演问题极大地影响了磁化率图的准确性。我们提出了 QSMGAN：一种基于 3D U-Net 架构的 3D 深度卷积神经网络方法，与输出相比，输入阶段的感受野有所增加，并使用带有梯度惩罚训练策略的 WGAN 进一步细化网络。我们的方法有效地从单向相位图生成准确的 QSM 图，并且比传统的基于非学习的偶极子反演算法表现得更好。通过将该算法应用于一种看不见的病理学——患有辐射引起的脑微出血的脑肿瘤患者，验证了泛化能力。
Quantitative susceptibility mapping (QSM) is a powerful MRI technique that has shown great potential in quantifying tissue susceptibility in numerous neurological disorders. However, the intrinsic ill-posed dipole inversion problem greatly affects the accuracy of the susceptibility map. We propose QSMGAN: a 3D deep convolutional neural network approach based on a 3D U-Net architecture with increased receptive field of the input phase compared to the output and further refined the network using the WGAN with gradient penalty training strategy. Our method generates accurate QSM maps from single orientation phase maps efficiently and performs significantly better than traditional non-learning-based dipole inversion algorithms. The generalization capability was verified by applying the algorithm to an unseen pathology--brain tumor patients with radiation-induced cerebral microbleeds.
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