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の拡san emphasizes the imaging of the image (DTI) and uses the function information and micro anatomy information of the MRI. In recent years, people Gong Zhi Neng's deep learning portrait generation 1 つ の enemy's life成ネットワーク(GAN)では、imageデータから特徴を学することで、実In the しないデータの生やexistent するデータの特徴に Along the ったimage の変change をすることができる. The purpose of this study was to use short imaging time and short imaging time. The RI image is a functional image that has been made by the artist, and the original functional image is replaced by a functional image.このTechnology が Established することで検 Detection time shortening のやや for patients with dementia のようなlong い検checkにresistant えられない disease case での动きの小ないportrait の Gain などの利Point があるとtest えられる.