Leveraging Multi-Visit Information for Magnetic Resonance Image Reconstruction: Pilot Study on a Cohort of Glioblastoma Subjects
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Deep-learning-based Magnetic Resonance (MR) imaging models can reconstruct MR images from undersampled acquisitions, leading to expedited MR examinations. Nevertheless, most MR reconstruction methods do not consider multi-visit information (i.e., past exams) that is often available. In this work, we investigated whether multi-visit information could be used to improve MR image reconstruction. This pilot study used a challenging brain MR dataset from a cohort of glioblastoma patients whose brain images are expected to present significant changes in between exams. The results of the model that leverages multi-visit information were compared against a baseline that does not use that information (i.e., single-visit reconstruction). We evaluated the results quantitatively using structural similarity (SSIM) and peak signal-to-noise (pSNR) ratio. Compared to the baseline model, the model that leverages multi-visit information increased SSIM and pSNR by 9% and 6%, respectively. Despite the anatomical changes between pairs of past and present scans, visual assessment indicates that the multi-visit reconstruction is not incorrectly biased towards the previous scan.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle