모달리티 내 합성 및 뇌 MRI 스캔의 새로운 라디오믹 평가

뇌 MRI 스캔에서 가장 흔한 과제 중 하나는 조직의 유형 및 특성에 따라 다양한 MRI 시퀀스를 수행하는 것입니다. 본 논문에서는 생성적 적대 신경망(GAN)을 사용하여 T2 가중 자기 공명 영상(MRI) 볼륨을 T2-가중 액체 감쇠 역전 회복(FLAIR)에서 변환하고 그 반대 작업을 수행하는 생성 방법을 제안합니다. 제안된 방법을 평가하기 위해 라디오믹 특징에 기반한 생성 및 합성 접근법을 위한 새로운 평가 체계를 제안합니다. 평가 목적으로 우리는 102명의 환자에서 510 쌍 슬라이스를 고려하여 두 가지 다른 GAN 기반 아키텍처인 사이클 GAN과 이중 사이클 일관성 적대 신경망(DC2Anet)을 훈련합니다. 결과는 생성적 방법이 방사선 특성에 중대한 변화 없이 원래 시퀀스와 유사한 결과를 생성할 수 있음을 나타냅니다. 따라서 이러한 방법은 다양한 시퀀스가 없거나 MRI 스캔을 다시 수행할 충분한 시간이 없을 때 생성된 이미지를 바탕으로 클리닉이 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.