JP7139397B2 - ディープニューラルネットワークおよび測定データの再帰的間引きを使用して医用画像を再構築するためのシステムおよび方法 - Google Patents
ディープニューラルネットワークおよび測定データの再帰的間引きを使用して医用画像を再構築するためのシステムおよび方法 Download PDFInfo
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Description
102 測定データ
104 フラット化
106 測定データ配列
108 間引き
110 第1の間引きされた測定データ配列
112 第2の間引きされた測定データ配列
114 第1のネットワーク
116 第2のネットワーク
118 第1の間引きされた画像データ配列
120 第2の間引きされた画像データ配列
122 集約ネットワーク
124 画像データ配列
126 再成形
128 再構築された医用画像
200 医用撮像システム
202 画像処理システム
204 プロセッサ
206 非一時的メモリ
208 ディープニューラルネットワークモジュール
212 画像再構築モジュール
214 画像データ
220 表示装置
230 ユーザ入力装置
240 撮像装置
300 方法
302 動作
304 動作
306 動作
308 動作
310 動作
312 動作
314 動作
400 方法
402 動作
404 動作
406 動作
408 動作
410 動作
412 動作
414 動作
416 動作
502 第1の医用画像
504 第2の医用画像
Claims (20)
- 撮像装置(240)によって取得された測定データ(102)を受け取るステップ(302)と、
間引き戦略を選択するステップ(304)と、
前記間引き戦略ならびに1つまたは複数のディープニューラルネットワークを使用して、前記測定データ(102)から再構築画像(128)を生成するステップと、
表示装置(220)を介して前記再構築画像(128)を表示するステップ(314)と、
を含み、
前記間引き戦略ならびに前記1つまたは複数のディープニューラルネットワークを使用して前記測定データ(102)から前記再構築画像(128)を生成するステップは、少なくとも第1の間引きされた測定データ配列(110)および第2の間引きされた測定データ配列(112)を生成するために、前記間引き戦略に従って前記測定データ(102)を間引きするステップ(306)と、
第1のディープニューラルネットワーク(114)を使用して、前記第1の間引きされた測定データ配列(110)を第1の間引きされた画像データ配列(118)にマッピングするステップ(308)と、
第2のディープニューラルネットワーク(116)を使用して、前記第2の間引きされた測定データ配列(112)を第2の間引きされた画像データ配列(120)にマッピングするステップ(308)と、
画像データ配列(124)を生成するために、集約ネットワーク(122)を使用して前記第1の間引きされた画像データ配列(118)および前記第2の間引きされた画像データ配列(120)を集約するステップ(310)と、
前記再構築画像(128)を生成するために、前記画像データ配列(124)を再成形するステップ(312)と、
を含む方法(300)。 - 前記測定データ(102)は、システム変換を介して前記再構築画像(128)に関連する断層撮影データを含む、請求項1に記載の方法(300)。
- 前記測定データ(102)は、撮像測定データを含み、前記撮像装置(240)は、MRIスキャナ、CTスキャナ、PETスキャナ、PET/MRスキャナ、アダマール撮像を備えた光学スキャナ、光学および赤外線アダマール分光計、ならびにCアームスキャナのうちの1つを含む、請求項1または2に記載の方法(300)。
- 前記集約ネットワーク(122)は、1次元(1D)畳み込み層を含む、請求項1乃至3のいずれかに記載の方法(300)。
- 前記第1のディープニューラルネットワーク(114)は第1の全結合層を含み、前記第2のディープニューラルネットワーク(116)は第2の全結合層を含む、請求項1乃至4のいずれかに記載の方法(300)。
- 前記間引き戦略は、間引き係数およびサンプリングパターンを含む、請求項1乃至5のいずれかに記載の方法(300)。
- 前記第1の間引きされた測定データ配列(110)および前記第2の間引きされた測定データ配列(112)の各々のサイズは、前記間引き係数に基づいて決定される、請求項
6に記載の方法(300)。 - 前記測定データ(102)は第1の測定データであり、前記第1のディープニューラルネットワーク(114)、前記第2のディープニューラルネットワーク(116)、および前記集約ネットワーク(122)は、
第2の測定データおよび対応するグラウンドトゥルース画像を含む訓練データペアを選択するステップ(402)と、
複数の間引きされた測定データ配列を生成するために、前記間引き戦略に従って前記第2の測定データを間引くステップ(406)と、
前記第1のディープニューラルネットワーク(114)および前記第2のディープニューラルネットワーク(116)を使用して、前記複数の間引きされた測定データ配列を複数の間引きされた画像データ配列にマッピングするステップ(408)と、
予測画像データ配列を生成するために、前記集約ネットワーク(122)を使用して前記複数の間引きされた画像データ配列を集約するステップ(410)と、
予測画像を生成するために、前記予測画像データ配列を再成形するステップ(412)と、
損失関数を使用して前記予測画像と前記グラウンドトゥルース画像とを比較することにより、前記予測画像の誤差を計算するステップ(414)と、
前記誤差に基づいて、前記第1のディープニューラルネットワーク(114)、前記第2のディープニューラルネットワーク(116)、および前記集約ネットワーク(122)のパラメータを調整するステップ(416)と、
によって訓練される、請求項1乃至7のいずれかに記載の方法(300)。 - 前記誤差に基づいて、前記第1のディープニューラルネットワーク(114)、前記第2のディープニューラルネットワーク(116)、および前記集約ネットワーク(122)のパラメータを調整するステップ(416)は、
前記集約ネットワーク(122)、前記第1のディープニューラルネットワーク(114)、および第2のディープニューラルネットワーク(116)の各レイヤーを介して前記誤差を逆伝播するステップと、
前記誤差を低減するために、前記集約ネットワーク(122)、前記第1のディープニューラルネットワーク(114)、および前記第2のディープニューラルネットワーク(116)の各層においてパラメータを調整するステップと、
を含む、請求項8に記載の方法(300)。 - 患者の解剖学的領域の測定データ(102)を受け取るステップ(302)と、
複数の間引きされた測定データ配列を形成するために、間引き戦略に従って前記測定データ(102)を再帰的に間引くステップ(306)と、
1つまたは複数の訓練されたディープニューラルネットワークを使用して、前記複数の間引きされた測定データ配列を複数の間引きされた画像データ配列にマッピングするステップ(308)と、
再構築画像(128)を形成するために、1つまたは複数の訓練された集約ネットワーク(122)を使用して、前記複数の間引きされた画像データ配列を再帰的に集約するステップ(310)と、
を含む方法(300)。 - 患者の解剖学的領域の測定データ(102)を受け取るステップ(302)と、
複数の間引きされた測定データ配列を形成するために、間引き戦略に従って前記測定データ(102)を再帰的に間引くステップ(306)と、
複数の訓練されたディープニューラルネットワークを使用して、前記複数の間引きされた測定データ配列を複数の間引きされた画像データ配列にマッピングするステップ(308)と、
画像データ配列を再成形する画像データ配列を生成して再構築画像(128)を形成するために、複数の訓練された集約ネットワーク(122)を使用して、前記複数の間引きされた画像データ配列を再帰的に集約するステップ(310)と、
表示装置(220)を介して前記再構築画像(128)を表示するステップ(314)と、
を含む方法(300)。 - 前記複数の間引きされた測定データ配列の各々のサイズは、前記間引き戦略に基づいて決定される、請求項10または11に記載の方法(300)。
- 前記間引き戦略は、前記測定データ(102)のサイズに基づいて、かつ前記1つまたは複数の訓練されたディープニューラルネットワークの入力層内のニューロンの数にさら
に基づいて、選択される、請求項10乃至12のいずれかに記載の方法(300)。 - 前記測定データ(102)は、フーリエ変換、ラドン変換、またはアダマール変換のうちの1つまたは複数による前記再構築画像(128)に関連する、請求項10乃至13のいずれかに記載の方法(300)。
- 前記測定データ(102)は、医用撮像装置(240)からの医用撮像測定データを含み、前記再構築画像(128)は、前記患者の前記解剖学的領域の再構築された医用画像を含む、請求項10乃至14のいずれかに記載の方法(300)。
- 前記間引き戦略に従って前記測定データ(102)を再帰的に間引くステップは、前記間引き戦略によって指定されたサンプリング密度で前記測定データ(102)をサンプリングするステップを含み、前記サンプリング密度は前記測定データ(102)の本来のサンプリング密度よりも低い、請求項10乃至15のいずれかに記載の方法(300)。
- 撮像システム(200)であって、
表示装置(220)と、
撮像装置(240)と、
1つまたは複数の訓練されたディープニューラルネットワーク、1つまたは複数の集約ネットワーク(122)、ならびに命令を格納するメモリ(206)と、
前記表示装置(220)、前記撮像装置(240)、および前記メモリに通信可能に結合されたプロセッサ(204)と、を含み、前記プロセッサ(204)は、前記命令を実行する場合に、
前記撮像装置(240)を使用して患者の解剖学的領域の測定データ(102)を取得し、
間引き戦略を選択し、
複数の間引きされた測定データ配列を形成するために、前記間引き戦略に従って前記測定データ(102)を再帰的に間引き、
前記1つまたは複数の訓練されたディープニューラルネットワークを使用して、前記複数の間引きされた測定データ配列を複数の間引きされた画像データ配列にマッピングし、
再構築画像(128)を形成するために、1つまたは複数の訓練された集約ネットワーク(122)を使用して、前記複数の間引きされた画像データ配列を再帰的に集約し、前記表示装置(220)を介して前記再構築画像(128)を表示する、ように構成される、撮像システム(200)。 - 前記撮像装置(240)は、MRIスキャナ、CTスキャナ、PETスキャナ、PET/MRスキャナ、アダマール撮像を備えた光学スキャナ、光学および赤外線アダマール分光計、ならびにCアームスキャナのうちの1つである、請求項17に記載の撮像システム(200)。
- 前記撮像装置(240)は前記MRIスキャナであり、前記測定データ(102)は、前記MRIスキャナによって取得された前記患者の前記解剖学的領域のk空間データを含む、請求項18に記載の撮像システム(200)。
- 前記プロセッサ(204)は、前記間引き戦略に従って前記測定データ(102)を再帰的に間引きし、前記測定データ(102)からの第1の部分のデータをサンプリングして、前記第1の部分のデータを第1の間引きされた測定データ配列(110)に割り当て、第2の部分のデータをサンプリングして、前記第2の部分のデータを第2の間引きされた測定データ配列(112)に割り当てることによって、前記複数の間引きされた測定データ配列を形成するように構成される、請求項17に記載の撮像システム(200)。
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