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小児神経イメージングの分野は、過去10年間に急速に進化を遂げてきました。ノイズリダクションアルゴリズムは、画像の品質と診断精度を向上させるためにます中心的な役割を果たしています。成人の神経イメージングとは異なり、小児科のスキャンは、異なる課題を提示します。分析構造が小さく、運動に対する感受性が向上し、より速い取得プロトコルの必要性は、鎮静要件を最小限に抑えます。ノイズ - ハードウェアの制限、患者の移動、または生理学的問題の検出などの問題は、これらの問題の解決方法が重要視されています。これらの方法は、これらの研究的なアプローチを優先するだけでなく、これらの研究的なアプローチを促進します。
小児神経系ノイズ低減の重要性
小児における正確な神経伝達は、先天性異常、外傷性脳損傷、上肢症、神経発達障害、小児脳腫瘍の診断に不可欠です。 マイナーな騒音でさえ、誤認につながる可能性があります。例えば、運動誘発性ゴーストは、スペース占有病を模倣する可能性があります。 過剰な騒音も、拡散の緊張(DRI)または機能的脳機能的結合(MRI)に使用される定量的メトリックを劣化させ、増殖がます。
品質の悪いため、繰り返しスキャンは単なる不便ではありません。子供や家族に対する不安を高め、関連するリスクに対する鎮静の必要性を高め、ヘルスケアコストをエスカレートします。したがって、堅牢な騒音低減アルゴリズムは、単なる技術的贅沢ではなく、臨床的必要性ではありません。彼らは、適切な結果、運動負担を軽減する短いスキャン時間、および開発脳の微細な分析詳細を明らかにする高解像画像で使用できる低磁場の強度を可能にします。
小児神経系データにおける騒音の種類
複数のソースから神経刺激のリスクをノイズ, それぞれ異なる特性を持つ. これらを理解することは、効果的なアルゴリズムの設計のために不可欠です.
低雑音熱
熱(ジョンソン・ニキスト)の騒音は、MRIコイルとプリアンプ内の電子のランダムな動きから始まります。それは、分布中の添加剤、白、およびガウスです。熱騒音は常に存在している間、その相対的な影響は、より小さいヘッドサイズと結果的に低い信号にノイズ比(SNR)による小児スキャンで大きいです。
モーションアーティファクト
動きは間違いなく小児イメージングにおける最も衰弱するノイズ源です。 協力的な子供たちでさえ、しばしばスキャン中に移動し、ぼかし、幽霊、およびリングアーティファクトを作り出します。 嚥下や眼の動きなどの自主的な動きも、貢献します。 運動アーティファクトは非静止であり、k-spaceの大きな部分を破損させ、それらを見直すことは著しく困難にすることができます。
生理学的騒音
特に脳幹と腹部の磁場の周期的変化を誘発し、呼吸器周期。fMRIでは、これらの変動はきちんとモデル化され、取り除かれなければ神経活性化信号を模倣できます。子供のより高い心と呼吸率は、課題を混合します。
ギブスリングと真菌のアーティファクト
ギブスリングは、灰色の物質とcerebrospinalの流体の間のインターフェースなど、鋭い強度トランジションに近い急激な強度トランジションに近いさざるとして表示されます。これはランダムなノイズではなく、有限のkスペースサンプリングから体系的なアーティファクトです。小児イメージングでは、小さな構造が一般的である、ギブスリングは、容積測定のために重要な境界線を妨害することができます。
電子および環境の騒音
磁場の不均質性、勾配非線形性、および外部の無線周波数の干渉は構造化された騒音パターンを導入できます。ハードウェア改善はこれらの一部を緩和するが、アルゴリズムの訂正は必要です。
騒音低減アルゴリズムの開発
小児神経イメージングのための騒音低減アルゴリズムは、古典的な信号処理から現代的なデータ主導の手法に進化しました。 目標は、騒音抑制と診断関連機能の保存間の取引を最大限に活用することです。
伝統フィルター技術
空間ドメインフィルタ
Gaussianスムースは、ガウスのカーネルとコンボリューションを適用し、隣接するピクセルを平均化して高周波数ノイズを削減します。しかし、それはエッジと細かい詳細を膨らませ、それは小さな構造間の境界が狭い小児画像で問題です。メディアンフィルタリングはよりエッジプレサービスですが、カーネルのサイズが大きすぎる場合は細い線を除去することができます。
ウェーブレットベースの消毒
Wavelet は、イメージを異なる周波数スケールに分解します。ノイズを表すと仮定される小さな係数を閾値下げすることにより、メソッドは、空間フィルタよりもエッジをより良い保ちます。 スタインの偏見リスク推定(SURE)やベイジアン収縮などの適応性閾値アルゴリズムは、神経伝達のために調整されています。 Wavelet の減衰は、その計算効率と理論的保証のために人気が残っています。
非ローカルな意味(NLM)
NLMは、見た目に似ているパッチを平均化することで、自然画像の冗長性を悪用しています。この技術は、熱騒音や生理学的な騒音によく機能しますが、それは計算的に高価であり、正しく調整されていない場合は、小さな構造を塗ることができます。
総合変種(TV)正規化
TVミニマライゼーションは、真のイメージがスパースグラデーションを持っていると仮定します。 ソリューションの大きな勾配をペナルティメントすることにより、テレビの消毒はエッジを節約しながらノイズを除去することができます。 しかし、それは、皮質のような継続的な解剖学で望ましくない、動脈硬化(部分的に一定した領域)を生成する可能性があります。
機械学習のアプローチ
ディープラーニングの出現は、神経伝達のノイズ低減に革命をもたらしました。 複雑なニューラルネットワーク(CNN)は、データから直接階層機能を学び、手作業のフィルターよりもノイズを効果的に区別できるようにします。
CNNデノワッシャー
U-Netアーキテクチャは、もともとセグメンテーション用に設計されており、非有望な適応されています。 接続をスキップしてエンコーダデコーダ構造は、グローバルなコンテキストと細かい詳細の両方をキャプチャします。 騒々しいときれいな画像のペアのトレーニング(または、きれいな画像が利用できなくなったときにノイズをノイズにしない戦略を使用する)を使用すると、ネットワークは、構造を回復しながらノイズを抑制するマッピングを学ぶことができます。 小児イメージングでは、CNNはT1級、T2級、拡散画像、拡散画像と拡散画像の優れた性能を達成しました。
ジェネレーション・アドバーサリアル・ネットワーク(GAN)
GANsは、異常な画像や差別化要因を実際のクリーンな画像から識別するために発電機を使用して発電機を使用します。この補助的なトレーニングは、幻覚的に現実的な出力を生成しますが、時々幻覚された詳細を導入する費用で。小児用の使用のために、忠実度がパラマウントされている、批評家は誤解を招く可能性がある「偽」機能に関する懸念を提起しました。
自己監督と監督されていない方法
ペアデータの必要性を回避するには、Noise2Noise、Noise2Void、Split-Bregmanベースのトレーニングなどのメソッドが開発されました。これらは、運動と倫理的な制約のために、地上の円錐形のきれいな画像を得るペディクトに特に価値があります。
トランスベースのモデル
ビジョントランス(ViTs)とスウィントランスは、医療イメージの解凍に応用されています。 彼らの自吸機構は、長期にわたる依存性をモデル化し、Gibbbsリングなどの構造的なアーティファクトをCNNよりも優れている可能性があります。 小児脳MRIの早期結果は有望ですが、計算的な要求は高いままです。
チャレンジと未来の方向性
重要な進歩にもかかわらず、いくつかの課題は持続します。まず、さまざまなMRIスキャナー、フィールド強度、および患者集団の一般化性は、依然として依存しています。3Tスキャナーからのデータセットで訓練されたモデルは、1.5Tスキャナーまたは過度の対数の異常から画像で不十分を実行することがあります。ドメイン適応技術とフェデレーションされた学習は、これらのギャップをブリッジするために探されています。
第二、リアルタイムまたはほぼリアルタイムの消毒はまだ標準ではありません。 多くのディープラーニングモデルは、ライブスキャン中に実用的である処理の秒数を必要とします。 より大きなモデルからのMobileNetスタイルの消毒や知識の蒸留などの軽量アーキテクチャは、臨床展開に必要な。
第三に、評価メトリックは依然として廃棄されます。ピーク信号対ノイズ比(PSNR)と構造類似度指数(SSIM)は共通ですが、放射線認識とは必ずしも相関しません。偏見画像の分節精度などのタスク固有のメトリックは推奨されています。
今後、いくつかの傾向は、フィールドを形づける可能性があります。 [] パーソナライズドノイズ]は、子供のヘッドサイズ、モーションパターン、および特定の病態に適応するアクティブ領域です。 []] リアルタイムで動作補正[[]]] は、スキャナーの穴内のカメラを介して光学トラッキングを使用して、再構築パイプラインに統合され、レトロスペクティブなデノライジングの必要性を減らすことができます。 [FLTFLT:4] 完全に切断された画像は、または、MLT[FLT] または、または、または、MLT[F] を組み合わせて、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または
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小児神経イメージングにおける騒音低減のためのアルゴリズムの開発は、動的で重要な分野です。従来の波紋フィルタリングからディープラーニングとトランスフォーマーまで、各進歩は、高解像とアーティファクトの自由である画像に近接しています。より小さな解剖学的、運動、および生理学的ノイズ要求のユニークな課題は、構造保存と騒音抑制のバランスを取るソリューションです。機械学習モデルは、より効率的で一般化され、運動が進むにつれて、将来の臨床検査結果がより効果的になり、より効果的に変化するだけでなく、より詳細な研究成果が向上します。