HACA3: A Unified Approach for Multi-site MR Image Harmonization

要約

タイトル：HACA3：マルチサイトMR画像調和のための統一アプローチ

要約：
– MR画像の標準化の欠如は顕著な問題である。
– 画像のハードウェアと取得パラメータの違いにより、不要なコントラストのバリエーションが生じることがある。
– 近年、画像合成に基づくMR調和が提案されており、不要なコントラストのバリエーションを補償することができる。
– 現存する方法の成功にもかかわらず、3つの主要な改善ができると主張する。
– 1つ目は、既存のほとんどの方法が、同じ被写体のマルチコントラストMR画像が同じ解剖学を共有するという仮定に基づいていることです。しかし、異なるMRコントラストは、異なる解剖学的特徴を強調するために特化しているため、この仮定は疑わしい。
– 2つ目は、これらの方法は、訓練に固定のMRコントラストセット（例えば、T1加重画像とT2加重画像の両方）が必要であり、応用範囲が限られることがあることです。
– 3つ目は、既存の方法は一般に画像のアーティファクトに敏感であることです。
– この論文では、これらの3つの問題を解決するために、注目に基づくコントラスト、解剖学、およびアーティファクト感度（HACA3）と呼ばれる新しいアプローチを提案します。
– HACA3には、異なるMRコントラスト間の固有の解剖学的差異を考慮する解剖融合モジュールが組み込まれています。
– さらに、HACA3は、画像のアーティファクトにもロバストであり、任意のMRコントラストセットに対してトレーニングおよび適用することができます。
– HACA3は、異なるフィールド強度、スキャナプラットフォーム、および取得プロトコルで取得された多様なMRデータセットで開発および評価されています。
– 実験では、複数の画像品質メトリックにおいて、HACA3は最先端の性能を達成しています。
– HACA3の応用可能性と汎用性を白質病巣分割および長期的な体積解析などのダウンストリームタスクで示しています。

要約(オリジナル)

The lack of standardization is a prominent issue in magnetic resonance (MR) imaging. This often causes undesired contrast variations in the acquired images due to differences in hardware and acquisition parameters. In recent years, image synthesis-based MR harmonization with disentanglement has been proposed to compensate for the undesired contrast variations. Despite the success of existing methods, we argue that three major improvements can be made. First, most existing methods are built upon the assumption that multi-contrast MR images of the same subject share the same anatomy. This assumption is questionable, since different MR contrasts are specialized to highlight different anatomical features. Second, these methods often require a fixed set of MR contrasts for training (e.g., both T1-weighted and T2-weighted images), limiting their applicability. Lastly, existing methods are generally sensitive to imaging artifacts. In this paper, we present Harmonization with Attention-based Contrast, Anatomy, and Artifact Awareness (HACA3), a novel approach to address these three issues. HACA3 incorporates an anatomy fusion module that accounts for the inherent anatomical differences between MR contrasts. Furthermore, HACA3 is also robust to imaging artifacts and can be trained and applied to any set of MR contrasts. HACA3 is developed and evaluated on diverse MR datasets acquired from 21 sites with varying field strengths, scanner platforms, and acquisition protocols. Experiments show that HACA3 achieves state-of-the-art performance under multiple image quality metrics. We also demonstrate the applicability and versatility of HACA3 on downstream tasks including white matter lesion segmentation and longitudinal volumetric analyses.

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