Poster - Wed Eve-50: Correcting for Fat-Shift Artifacts in Magnetic Resonance Images
Notice bibliographique
Résumé
The inclusion of magnetic resonance (MR) images in radiation therapy treatment planning has been hampered by inherent image distortions. As such, distortion correction algorithms have been under investigation for many years. Although distortion maps can be derived through a number of methods, a common problem arises when the resultant distortion transformation is not unique. This situation is present at the interfaces between tissues experiencing different chemical shift environments (i.e. at fat / water boundaries), and leads to hypo- and hyper-intense artifacts in the distorted image. Correcting image distortion by interpolating between true and distorted coordinates cannot fully correct for the erroneous high intensity region because the distortion transformation at such locations is not unique. Thus, residual distortion artifacts remain and may hinder the accurate delineation of areas associated with fat signal, i.e. external body contours. Here we propose a series of image processing steps which are carried out prior to the standard distortion correction procedure. The method involves establishing regions of signal overlap in the distorted image (i.e. where the distortion transformation is not unique) and separating the resultant high signal into the water-based signal component and the shifted fat-based signal component. The fat signal is unshifted prior to the standard distortion correction technique. When the described methods are applied, the residual high-intensity regions associated with the chemical shift artifact can be eliminated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,010 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».