Field-of-View Extension for Diffusion MRI via Deep Generative Models

要約

目的：拡散MRI（dMRI）において、全脳組織の微細構造と結合性のボリューム解析とバンドル解析は、不完全な視野（field-of-view：FOV）によって著しく阻害されることがある。本研究の目的は、FOVが不完全な既存のdMRIスキャンから、欠損スライスを直接埋め込む方法を開発することである。我々は、完全なFOVを持つインピュテーション画像は、不完全なFOVを持つ破損したデータの全脳トラクトグラフィを改善できると仮定する。したがって、我々のアプローチは、貴重なdMRIデータを破棄する代わりに望ましい選択肢を提供し、破損したデータでは困難または達成不可能であったその後のトラクトグラフィ解析を可能にする。アプローチ我々は、不完全なFOVを持つdMRIスキャンにおける不在脳領域を推定する深層生成モデルに基づくフレームワークを提案する。このモデルは、拡散強調画像（DWI）の拡散特性と、対応する構造画像で明らかな解剖学的特徴の両方を学習することができ、不完全なFOV外のDWIの欠損スライスを効率的に埋め込むことができる。結果WRAPデータセットではPSNRb0=22.397, SSIMb0=0.905,PSNRb1300=22.479,SSIMb1300=0.893、NACCデータセットではPSNRb0=21.304, SSIMb0=0.892,PSNRb1300=21.599,SSIMb1300=0.877を達成した。提案されたフレームワークは、WRAPとNACCの両データセットにおいて、72トラクトの平均Diceスコアの増加（p < 0.001）によって示されるように、トラクトグラフィの精度を向上させた。結論その結果、提案したフレームワークは、全脳トラクトグラフィを改善するために、不完全なFOVを持つdMRIデータにおいて十分なインピュテーション性能を達成し、それによって破損したデータを修復することが示唆された。我々のアプローチは、拡張された完全なFOVでより正確な全脳トラクトグラフィの結果を達成し、アルツハイマー病に関連するバンドルを分析する際の不確実性を低減した。

要約(オリジナル)

Purpose: In diffusion MRI (dMRI), the volumetric and bundle analyses of whole-brain tissue microstructure and connectivity can be severely impeded by an incomplete field-of-view (FOV). This work aims to develop a method for imputing the missing slices directly from existing dMRI scans with an incomplete FOV. We hypothesize that the imputed image with complete FOV can improve the whole-brain tractography for corrupted data with incomplete FOV. Therefore, our approach provides a desirable alternative to discarding the valuable dMRI data, enabling subsequent tractography analyses that would otherwise be challenging or unattainable with corrupted data. Approach: We propose a framework based on a deep generative model that estimates the absent brain regions in dMRI scans with incomplete FOV. The model is capable of learning both the diffusion characteristics in diffusion-weighted images (DWI) and the anatomical features evident in the corresponding structural images for efficiently imputing missing slices of DWI outside of incomplete FOV. Results: For evaluating the imputed slices, on the WRAP dataset the proposed framework achieved PSNRb0=22.397, SSIMb0=0.905, PSNRb1300=22.479, SSIMb1300=0.893; on the NACC dataset it achieved PSNRb0=21.304, SSIMb0=0.892, PSNRb1300=21.599, SSIMb1300= 0.877. The proposed framework improved the tractography accuracy, as demonstrated by an increased average Dice score for 72 tracts (p < 0.001) on both the WRAP and NACC datasets. Conclusions: Results suggest that the proposed framework achieved sufficient imputation performance in dMRI data with incomplete FOV for improving whole-brain tractography, thereby repairing the corrupted data. Our approach achieved more accurate whole-brain tractography results with extended and complete FOV and reduced the uncertainty when analyzing bundles associated with Alzheimer's Disease.

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