Eddeep: Fast eddy-current distortion correction for diffusion MRI with deep learning

要約

最新の拡散 MRI シーケンスは、一般に、異なる強度または方向の拡散増感勾配を備えた多数のボリュームを取得します。
このようなシーケンスは、妥当なスキャン時間を実現するためにエコー プラナー イメージング (EPI) に依存しています。
ただし、EPI はオフレゾナンス効果に対して脆弱であり、組織の感受性や渦電流による歪みを引き起こします。
後者は、ボリューム間の位置ずれを引き起こし、下流のモデリングと分析を中断するため、特に問題があります。
渦歪みの重要な補正は、通常、画像の位置合わせを使用して取得後に行われます。
ただし、適用される勾配の方向と強度の変化によって引き起こされるボリューム固有の信号減衰により、ボリューム間の対応が大幅に破壊される可能性があるため、これは自明ではありません。
この課題は、人気のある FSL~Eddy ツールによってうまく解決されましたが、かなりの計算コストがかかります。
私たちは、ディープラーニング (DL) によって可能になった画像処理の最近の進歩を活用した、代替アプローチを提案します。
これは 2 つの畳み込みニューラル ネットワークで構成されます。1) 画像間の対応関係を復元する画像トランスレータ。
2) 翻訳された画像を位置合わせするための登録モデル。
結果は、適度なトレーニング サンプル サイズのみを必要としながら、FSL~Eddy と同等の歪み推定を示しています。
私たちの知る限り、この研究は深層学習を使ってこの問題に初めて取り組んだものです。
最近開発された DL ベースの感受性補正技術と組み合わせることで、拡散 MRI のリアルタイム前処理への道が開かれ、診療所での広範な普及が促進されます。

要約(オリジナル)

Modern diffusion MRI sequences commonly acquire a large number of volumes with diffusion sensitization gradients of differing strengths or directions. Such sequences rely on echo-planar imaging (EPI) to achieve reasonable scan duration. However, EPI is vulnerable to off-resonance effects, leading to tissue susceptibility and eddy-current induced distortions. The latter is particularly problematic because it causes misalignment between volumes, disrupting downstream modelling and analysis. The essential correction of eddy distortions is typically done post-acquisition, with image registration. However, this is non-trivial because correspondence between volumes can be severely disrupted due to volume-specific signal attenuations induced by varying directions and strengths of the applied gradients. This challenge has been successfully addressed by the popular FSL~Eddy tool but at considerable computational cost. We propose an alternative approach, leveraging recent advances in image processing enabled by deep learning (DL). It consists of two convolutional neural networks: 1) An image translator to restore correspondence between images; 2) A registration model to align the translated images. Results demonstrate comparable distortion estimates to FSL~Eddy, while requiring only modest training sample sizes. This work, to the best of our knowledge, is the first to tackle this problem with deep learning. Together with recently developed DL-based susceptibility correction techniques, they pave the way for real-time preprocessing of diffusion MRI, facilitating its wider uptake in the clinic.

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