HACA3：一种多站点 MR 图像协调的统一方法
图像与视频处理
2023-04-26 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
缺乏标准化是磁共振（MR）成像中的一个突出问题。这常因硬件与采集参数的差异导致所采图像出现不期望的对比度变化。近年来，基于图像合成的带解耦 MR 协调被提出以补偿不期望的对比度变化。尽管现有方法取得成功，我们认为可作出三项主要改进。首先，多数现有方法建立在同一受试者的多对比度 MR 图像共享相同解剖结构的假设上，该假设存疑，因为不同 MR 对比度专门用于突出不同解剖特征。其次，这些方法常需固定的 MR 对比度集合用于训练（例如同时需要 T1 加权和 T2 加权图像），限制了适用性。最后，现有方法通常对成像伪影敏感。本文提出具有基于注意力的对比度、解剖与伪影感知的协调（HACA3），一种解决这三个问题的新方法。HACA3 引入了解剖融合模块，以考量 MR 对比度间固有的解剖差异。此外，HACA3 对成像伪影鲁棒，且可训练并应用于任意 MR 对比度集合。HACA3 在来自 21 个站点、具有不同场强、扫描仪平台与采集协议所获取的多样 MR 数据集上开发并评估。实验表明 HACA3 在多项图像质量指标下达到最先进性能。我们还展示了 HACA3 在下游任务（包括白质病变分割与纵向体积分析）上的适用性与多功能性。
引用
@article{arxiv.2212.06065,
title = {HACA3: A Unified Approach for Multi-site MR Image Harmonization},
author = {Lianrui Zuo and Yihao Liu and Yuan Xue and Blake E. Dewey and Samuel W. Remedios and Savannah P. Hays and Murat Bilgel and Ellen M. Mowry and Scott D. Newsome and Peter A. Calabresi and Susan M. Resnick and Jerry L. Prince and Aaron Carass},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.06065},
year = {2023}
}