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。

MRI enhanced images are used to evaluate multiple functional information and microanatomical information. In recent years, human knowledge and ability to generate images of deep learning, such as the generation of images of the opposite (GAN), image features to learn, in fact, the generation of images of the existence of features along the image features to change. This study discusses the development of functional portraits in short imaging time for GAN applications. This technique is established by shortening the time of examination and providing the patient with cognitive disorder with the advantage of examining the patient's movement and image.