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）分析拡散強調MRI（DWI）データは、非侵襲的胎児肺成熟評価のための拡散と疑似拡散を間接的に反映する定量的イメージングバイオマーカーを提供する可能性を示しています。
ただし、IVIM分析に必要な多数の異なる「b値」画像のために取得時間が長くなると、臨床的実現可能性が妨げられました。
SUPER-IVIM-DCは、教師あり損失とデータ整合性項を組み合わせて、限られた数のb値で取得されたDWIデータのIVIM分析を可能にするディープニューラルネットワーク（DNN）アプローチを紹介します。
数値シミュレーション、健康なボランティア研究、および胎児DWIデータからの胎児肺成熟のIVIM分析を通じて、IVIM分析のための古典的および最近のDNNアプローチの両方に対するSUPER-IVIM-DCの付加価値を実証しました。
私たちの数値シミュレーションと健康なボランティア研究は、限られたDWIデータからのIVIMモデルパラメーターのSUPER-IVIM-DC推定値が、以前のDNNベースのアプローチと比較して正規化された二乗平均平方根誤差が低いことを示しています。
さらに、胎児の肺の限られたDWIデータからの疑似拡散率パラメーターのSUPER-IVIM-DC推定値は、古典的アプローチとDNNベースのアプローチの両方と比較して在胎週数とよりよく相関します（0.555対0.463および0.310）。
SUPER-IVIM-DCは、DWIデータのIVIM分析に関連する長い取得時間を短縮し、非侵襲的な胎児の肺成熟度評価のための臨床的に実行可能なバイオマーカーを提供する可能性があります。

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. 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 (0.555 vs. 0.463 and 0.310). 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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