SUPER-IVIM-DC: Intra-voxel incoherent motion based Fetal lung maturity assessment from limited DWI data using supervised learning coupled with data-consistency

要約

胎児肺のボクセル内インコヒーレントモーション（IVIM）解析 拡散強調MRI（DWI）データは、非侵襲的な胎児肺成熟度評価のために、拡散と擬似拡散を間接的に反映する定量画像バイオマーカーを提供する可能性を示しています。しかし、IVIM解析に必要な多数の異なるb値画像に起因する長い取得時間が、臨床的な実現性を阻んでいた。我々はSUPER-IVIM-DCを紹介する。これは教師あり損失とデータ整合性項を組み合わせたディープニューラルネットワーク（DNN）アプローチで、限られた数のb値で取得したDWIデータのIVIM解析を可能にするものである。数値シミュレーション、健康ボランティア研究、胎児DWIデータからの胎児肺成熟のIVIM解析を通じて、SUPER-IVIM-DCのIVIM解析における古典的および最新のDNNアプローチに対する付加価値を明らかにした。数値シミュレーションと健康ボランティア研究により、SUPER-IVIM-DCが限られたDWIデータからIVIMモデルパラメータを推定する場合、従来のDNNベースのアプローチと比較して正規化二乗平均平方根誤差が小さいことが示された。さらに、胎児肺の限定されたDWIデータからのSUPER-IVIM-DCによる疑似拡散率パラメータの推定値は、従来のアプローチやDNNベースのアプローチと比較して、妊娠年齢と良い相関を示した（-0.079と0.239に対し、0.242）。SUPER-IVIM-DCは、DWIデータのIVIM解析に伴う長い取得時間を短縮し、非侵襲的な胎児肺成熟度評価のための臨床的に実現可能なバイオマーカーを提供する可能性を持っている。

要約(オリジナル)

Intra-voxel incoherent motion (IVIM) analysis of fetal lungs Diffusion-Weighted MRI (DWI) data shows potential in providing quantitative imaging bio-markers that reflect, indirectly, diffusion and pseudo-diffusion for non-invasive fetal lung maturation assessment. However, long acquisition times, due to the large number of different ‘b-value’ images required for IVIM analysis, precluded clinical feasibility. We introduce SUPER-IVIM-DC a deep-neural-networks (DNN) approach which couples supervised loss with a data-consistency term to enable IVIM analysis of DWI data acquired with a limited number of b-values. We demonstrated the added-value of SUPER-IVIM-DC over both classical and recent DNN approaches for IVIM analysis through numerical simulations, healthy volunteer study, and IVIM analysis of fetal lung maturation from fetal DWI data. % add results Our numerical simulations and healthy volunteer study show that SUPER-IVIM-DC estimates of the IVIM model parameters from limited DWI data had lower normalized root mean-squared error compared to previous DNN-based approaches. Further, SUPER-IVIM-DC estimates of the pseudo-diffusion fraction parameter from limited DWI data of fetal lungs correlate better with gestational age compared to both to classical and DNN-based approaches (0.242 vs. -0.079 and 0.239). SUPER-IVIM-DC has the potential to reduce the long acquisition times associated with IVIM analysis of DWI data and to provide clinically feasible bio-markers for non-invasive fetal lung maturity assessment.

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