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基于多模态MRI脑影像的超分辨率重建
文献摘要：
目的 探讨基于多模态脑影像数据的超分辨率合成模型将低分辨率的厚层数据重建成为高分辨率的薄层数据.方法 使用真实成对的多模态低-高分辨率MRI数据(2D-T1,2D-T2 FLAIR和3D-T1)设计结构约束的图像超分辨率重建网络,从不同模态的低分辨率MRI提取重要特征重建更高分辨率的T1图像.将T1作为主要模态使用图像全部信息,T2 FLAIR作为补充模态选取皮层下核团为关键区域进行信息增强.通过比较超分辨率重建图像与真实的高分辨率图像之间的灰度和结构相似性来确定网络的学习方向,同时通过脑分割工具获取重建图像和金标准图像的大脑解剖学结构信息,并将其作为重要约束条件来让重建模型自适应的学习大脑的组织结构特征,从而有效提升模型的重建性能.结果 在整体图像质量评价方面,该模型在149例测试集上的重建图像的平均PSNR值为33.11,SSIM为0.996,质量优于本文的其余对比方法生成的结果.在大脑解剖结构方面,我们的方法可以重建出较为清晰的脑沟、脑回以及皮层下核团,可视化结果显示了根据医学图像特性加入解剖学结构信息的有效性.分别使用单模态T1和多模态T1、T2 FLAIR进行图像重建的结果说明了有效选择第二模态关键区域的可行性.同时,在高分辨率图像作为金标准的情况下,使用本文提出的方法重建得到的超分辨率图像与使用低分辨率图像相比,在大脑灰质、白质和脑脊液上的体积测量平均精度有了较大的提升,灰质体积平均误差从3％降到1％,白质从18％降为了2％,脑脊液从35％降为了8％.结论 基于多模态的MRI脑影像超分辨率模型加入了同一组织的不同模态信息与解剖学信息,相比现有的方法,可以重建出更为接近真实高分辨率的图像,有望将其应用于临床诊疗流程中.
文献关键词：
图像超分辨率重建;脑影像;MRI;多模态;解剖结构约束
中图分类号：
作者姓名：
曹泽红;刘高平;张志强;石峰;张煜
作者机构：
南方医科大学生物医学工程学院,广东 广州 510515;广东省医学图像处理重点实验室,广东 广州510515;上海联影智能医疗科技有限公司,上海 200030;东部战区总医院(南京大学医学院附属金陵医院)放射诊断科,江苏 南京 210002
文献出处：
引用格式：
[1]曹泽红;刘高平;张志强;石峰;张煜-.基于多模态MRI脑影像的超分辨率重建)[J].南方医科大学学报,2022(07):1019-1025
A类：
解剖结构约束
B类：
脑影像,影像数据,合成模型,层数,数据重建,薄层,2D,FLAIR,设计结构,图像超分辨率重建,重建网络,特征重建,充模,皮层,核团,关键区域,信息增强,重建图像,高分辨率图像,灰度,结构相似性,学习方向,金标准,标准图,解剖学,结构信息,要约,模型自适应,图像质量评价,测试集,PSNR,SSIM,比方,脑沟,医学图像,单模,图像重建,第二模态,低分辨率图像,脑灰质,脑脊液,体积测量,灰质体积,平均误差,降为,模态信息,临床诊疗,诊疗流程
AB值：
0.267883
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