xQSM: quantitative susceptibility mapping with octave convolutional and noise‐regularized neural networks
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative susceptibility mapping (QSM) provides a valuable MRI contrast mechanism that has demonstrated broad clinical applications. However, the image reconstruction of QSM is challenging due to its ill‐posed dipole inversion process. In this study, a new deep learning method for QSM reconstruction, namely xQSM, was designed by introducing noise regularization and modified octave convolutional layers into a U‐net backbone and trained with synthetic and in vivo datasets, respectively. The xQSM method was compared with two recent deep learning (QSMnet + and DeepQSM) and two conventional dipole inversion (MEDI and iLSQR) methods, using both digital simulations and in vivo experiments. Reconstruction error metrics, including peak signal‐to‐noise ratio, structural similarity, normalized root mean squared error and deep gray matter susceptibility measurements, were evaluated for comparison of the different methods. The results showed that the proposed xQSM network trained with in vivo datasets achieved the best reconstructions of all the deep learning methods. In particular, it led to, on average, 32.3%, 25.4% and 11.7% improvement in the accuracy of globus pallidus susceptibility estimation for digital simulations and 39.3%, 21.8% and 6.3% improvements for in vivo acquisitions compared with DeepQSM, QSMnet + and iLSQR, respectively. It also exhibited the highest linearity against different susceptibility intensity scales and demonstrated the most robust generalization capability to various spatial resolutions of all the deep learning methods. In addition, the xQSM method also substantially shortened the reconstruction time from minutes using MEDI to only a few seconds.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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 ».