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。

The MRI image is used to disperse the image (DTI). It is possible to use the multi-camera machine to perform a small anatomy. In recent years, the ergonomics have been able to learn more about the generation of the portrait, the generation of the portrait (GAN), the special knowledge of the portrait, and the existence of the image along the portrait. In this study, through the use of GAN and short shot time, the RI portrait was created by the machine portrait instead of the machine portrait. The technology is designed to make sure that there is a short time frame for patients with disease to learn about the examples of anti-diarrhea symptoms in order to get a good picture of the disease.