Retrospective motion artifact correction of structural MRI images using deep learning improves the quality of cortical surface reconstructions
Notice bibliographique
Résumé
Head motion during MRI acquisition presents significant challenges for neuroimaging analyses. In this work, we present a retrospective motion correction framework built on a Fourier domain motion simulation model combined with established 3D convolutional neural network (CNN) architectures. Quantitative evaluation metrics were used to validate the method on three separate multi-site datasets. The 3D CNN was trained using motion-free images that were corrupted using simulated artifacts. CNN based correction successfully diminished the severity of artifacts on real motion affected data on a separate test dataset as measured by significant improvements in image quality metrics compared to a minimal motion reference image. On the test set of 13 image pairs, the mean peak signal-to-noise-ratio was improved from 31.7 to 33.3 dB. Furthermore, improvements in cortical surface reconstruction quality were demonstrated using a blinded manual quality assessment on the Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI) dataset. Upon applying the correction algorithm, out of a total of 617 images, the number of quality control failures was reduced from 61 to 38. On this same dataset, we investigated whether motion correction resulted in a more statistically significant relationship between cortical thickness and Parkinson's disease. Before correction, significant cortical thinning was found to be restricted to limited regions within the temporal and frontal lobes. After correction, there was found to be more widespread and significant cortical thinning bilaterally across the temporal lobes and frontal cortex. Our results highlight the utility of image domain motion correction for use in studies with a high prevalence of motion artifacts, such as studies of movement disorders as well as infant and pediatric subjects.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».