3D U-netを用いたFSLの学習モデルによる拡散強調画像の歪み補正大会長賞記録

上山毅; 吉田圭佑; 鈴木雄一岩永秀幸阿部修寺田康彦

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3D U-netを用いたFSLの学習モデルによる拡散強調画像の歪み補正大会長賞記録

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拡散強調画像(DWI)はEcho Planar Imaging (EPI)シーケンスで撮像されることが多い.そのため，磁化率効果による影響に敏感であり，画像が幾何学的に歪むという問題がある.DWIを用いた各種の定量解析には前処理が必須であり，ノィズ除去処理やギプスアーチファクト除去に加え，FSL (TOPUP EDDY)を用いた歪み補正が行われる.また，これらの過程では逆極性のblipを用いたEPI の取得が必須であり，また補正計算には一定の時間を要する.ここで，KG.Schillingらは 3D U-Netを用いた学習モデルを作成することで，より簡便なbO画像の歪み補正(Synb0-DisCo)を提案した.しかし，これらの学習モデルはb0画像の歪み補正にデザィンされており，high b-valueへの応用はされていない.

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来源
《日本磁気共鳴医学会雑誌.》 |2022年第2期|62-64|共3页
作者
上山毅; 吉田圭佑; 鈴木雄一岩永秀幸阿部修寺田康彦;
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作者单位

筑波大学数理物質系物理工学域;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种日语
中图分类放射医学;
关键词
3D u-net; Distortion correction; Diffusion MRI; Q ball imaging; FSL;

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