Pediatric Neuroimaging에 대한 소음 감소를위한 알고리즘 개발

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Pediatric Neuroimaging의 노이즈 감소

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Pediatric Neuroimaging Data에 대한 소음의 종류

여러 소스에서 발생되는 신경 자극에 대한 소음, 각 고유의 특성. 이러한 이해는 효과적인 알고리즘을 설계하는 데 중요합니다.

열 소음

열 (Johnson-Nyquist) 소음은 MRI 코일 및 예압기에 있는 전자의 무작위 운동에서 유래합니다. 그것은 배급에 있는 첨가물, 백색 및 Gaussian입니다. 열 소음이 항상 존재하더라도, 그것의 관계되는 충격은 소폭적인 더 적은 신호에 소음 비율 (SNR) 때문에 소아과 검사에서 더 중대합니다.

모션 Artifacts

운동은 소아과 화상 진찰에 있는 가장 탈리한 소음 근원입니다. 조차 협력적인 아이들은 수시로 검사 도중 움직이고, blurring, 유령을 일으키고, 반지 artifacts를 반지. 삼키거나 눈 운동과 같은 Involuntary 운동은 또한 공헌합니다. 운동 artifacts는 비 정지되고 k 공간의 큰 부분을 손상할 수 있습니다, 복고하게 삭제하게 어렵게 합니다.

Physiological 소음

심장 혈관과 호흡주기는 특히 뇌 혈관 및 분대 갱에서 자기 분야에서 주기적 변화를 유도합니다. fMRI에서 이러한 변동은 제대로 모델링하고 제거하지 않고도 미립 신경 활성화 신호를 유발할 수 있습니다. 아이들의 더 높은 심장과 호흡율은 도전을 합성합니다.

Gibbs 반지 및 Truncation Artifacts

Gibbs 링은 회색 물질과 뇌하수체 사이의 인터페이스와 같은 날카로운 강도 전환의 가까이에 잔물결로 나타납니다. 이것은 무작위 잡음이 아니지만 무한한 k-space 샘플링에서 체계적인 artifact가 아닙니다. 소아과 이미징에서, 작은 구조는 일반적 인 Gibbs 링은 부피 측정에 중요한 경계를 갖출 수 있습니다.

전자 및 환경 소음

자기장내장성, 기온변화도 비선형성, 외장 고주파 간섭은 구조화된 소음 패턴을 소개할 수 있습니다. 하드웨어 개선이 이러한 일부인 동안 알고리즘 교정이 필요합니다.

노이즈 감소 알고리즘 개발

소아과 신경 자극을위한 소음 감소 알고리즘은 현대 데이터 구동 방식에 고전적 신호 처리에서 진화했습니다. 목표는 항상 소음 억제와 진단적 관련 기능의 보존 사이에 무역 오프를 극대화하는 것입니다.

전통적인 필터링 기술

Spatial 도메인 필터

Gaussian smoothing은 고주파 소음을 줄이기 위해 Gaussian 커널, 비난하는 이웃 픽셀과의 복잡한 효과를 적용합니다. 그러나 작은 구조 사이의 경계가 좁은 소아과 이미지에 문제가있는 blurs edges와 Fine details가 있습니다. Median filtering은 더 가장자리 보존이지만 커널 크기가 너무 크면 얇은 줄을 제거 할 수 있습니다.

Wavelet 기반 탈주

Wavelet은 다른 주파수 규모로 이미지를 디옥스로 변환합니다. 소음을 나타내는 작은 계수를 임계로 바꾸어 놓아서, 이 방법은 공간 필터보다 더 나은 가장자리를 보존합니다. Stein의 비동기적 위험 추정 (SURE) 또는 Bayesian 수축량과 같은 적응형 임계 알고리즘은 신경 자극에 맞게 조정되었습니다. Wavelet denoising은 그것의 경쟁적인 효율성과 이론적 보증에 대중적입니다.

비-Local 평균 (NLM)

NLM은 이미지에서 멀리 떨어져 있는 경우에 외관과 유사하다는 averaging 헝겊 조각에 의하여 자연적인 이미지에 있는 중복을 이용합니다. 이 기술은 열 소음 및 몇몇 생리적인 소음을 위해 잘 작동하고, 그러나 그것은 적절하게 비싸고 제대로 조정되지 않는 경우에 작은 구조를 얼룩이 낼 수 있습니다.

총 변리 (TV) 정기화

TV minimization은 진정한 이미지가 비소 기온변화도가 있음을 가정합니다. 해결책에 큰 gradients를 뚫고 TV denoising은 소음을 제거 할 수 있으며, 보존 가장자리를 통해 소음을 제거 할 수 있습니다. 그러나, 그것은 코텍스와 같은 연속 아나토마에서 불허하지 않는 한 기체 (편평한 상수 지구)를 생산할 수 있습니다.

기계 학습 Approaches

딥러닝의 모험은 신경의 노이즈 감소를 혁명화했습니다. Convolutional neural Network (CNNs)는 데이터에서 직접 계층 기능을 배우고, 더 많은 소음으로부터의 신호를 더 효과적으로 손으로 만들어진 필터보다 구별 할 수 있습니다.

CNN 디노이스

U-Net 아키텍처는 원래 세그먼트를 위해 설계되었으며, denoising에 적합했습니다. 건너뛰기 연결이 글로벌 컨텍스트와 정밀한 세부 사항을 모두 캡처 한 인코더 디코더 구조. 노이즈 및 깨끗한 이미지 쌍에 훈련 (또는 깨끗한 이미지가 사용할 수 없을 때 소음을 사용하여) 네트워크가 복원 구조 동안 소음을 억제하는 맵핑을 배울 수 있습니다. 소아과 이미징에서 CNNs는 T1-ed, diffusion 및 이미지에 우수한 성능을 달성했습니다.

관행 Adversarial 네트워크 (GANs)

GANs는 실제 깨끗한 이미지에서 그들을 신중하게하는 분리 된 이미지와 신중한 생성기를 사용합니다. 이 adversarial 훈련은 관대한 세부 정보를 소개하는 비용으로 영구적으로 현실적인 산출을 생산합니다. 소아과 사용을 위해, 불임이 기하학적인 사용은, 비평가는 “fake” 특징에 관하여 고민을 모였습니다.

자기 감독 및 감독 된 방법

쌍 데이터의 필요성을 우회하려면, 소음2Noise, Noise2Void, Split-Bregman 기반 교육과 같은 방법이 개발되었습니다. 이들은 특히 소아과에 귀중한, 지상 회전의 깨끗한 이미지를 얻는 것은 모션과 윤리적 제약으로 인해 도전적입니다.

변압기 기반 모델

Vision Transformers (ViTs) 및 Swin Transformers는 이제 의료 이미지 탈착에 적용됩니다. 자체 유지 메커니즘은 장거리 의존성을 모델링 할 수 있으며 잠재적으로 Gibs와 같은 구조화된 artifacts를 CNNs보다 더 잘 처리 할 수 있습니다. 소아 뇌 MRI의 조기 결과는 유망하지만, 경쟁적 수요가 높을 수 있습니다.

도전과 미래 방향

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두 번째, 실시간 또는 가까운 실시간 디노징은 여전히 표준이 아닙니다. 많은 딥러닝 모델은 라이브 스캔 중에 실제적인 처리의 몇 초를 필요로합니다. MobileNet-style 디노이스러와 같은 경량 아키텍처는 더 큰 모델에서 지식 증류가 필요합니다.

세 번째, 평가 미터는 여전히 탈바르다. 피크 신호 - 투 - 노이즈 비율 (PSNR) 및 구조적 유사성 지수 (SSIM)는 일반이지만, 그들은 항상 방사선 인식과 상관 없습니다. 분리 된 이미지의 세그먼트 정확도와 같은 작업 별 미터는 권장됩니다.