{"data":{"id":"10.60692/y29fr-ytw59","type":"dois","attributes":{"doi":"10.60692/y29fr-ytw59","prefix":"10.60692","suffix":"y29fr-ytw59","identifiers":[{"identifier":"https://openalex.org/W4386065495","identifierType":"Other"}],"alternateIdentifiers":[{"alternateIdentifierType":"Other","alternateIdentifier":"https://openalex.org/W4386065495"}],"creators":[{"name":"Jiahao Lin","nameType":"Personal","familyName":"Jiahao Lin","affiliation":["University of California, Los Angeles"],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0000-0002-6730-2818","nameIdentifierScheme":"ORCID"}]},{"name":"Qi Miao","nameType":"Personal","familyName":"Qi Miao","affiliation":["University of California, Los Angeles","First Hospital of China Medical University","China Medical University"],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0000-0003-2235-8997","nameIdentifierScheme":"ORCID"}]},{"name":"Chuthaporn Surawech","nameType":"Personal","familyName":"Chuthaporn Surawech","affiliation":["University of California, Los Angeles","King Chulalongkorn Memorial Hospital","Chulalongkorn University"],"nameIdentifiers":[]},{"name":"Steven S. Raman","nameType":"Personal","familyName":"Steven S. Raman","affiliation":["University of California, Los Angeles"],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0000-0003-0499-1676","nameIdentifierScheme":"ORCID"}]},{"name":"Kai Zhao","nameType":"Personal","familyName":"Kai Zhao","affiliation":["University of California, Los Angeles"],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0000-0002-2496-0829","nameIdentifierScheme":"ORCID"}]},{"name":"Holden H. Wu","nameType":"Personal","familyName":"Holden H. Wu","affiliation":["University of California, Los Angeles"],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0000-0002-2585-5916","nameIdentifierScheme":"ORCID"}]},{"name":"Kyunghyun Sung","nameType":"Personal","familyName":"Kyunghyun Sung","affiliation":["University of California, Los Angeles"],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0000-0003-4175-5322","nameIdentifierScheme":"ORCID"}]}],"titles":[{"title":"High-Resolution 3D MRI With Deep Generative Networks via Novel Slice-Profile Transformation Super-Resolution"},{"lang":"ara","title":"التصوير بالرنين المغناطيسي ثلاثي الأبعاد عالي الدقة مع شبكات توليد عميقة عبر تقنية Novel Slice - Profile Transformation فائقة الدقة","titleType":"TranslatedTitle"},{"lang":"fra","title":"IRM 3D haute résolution avec réseaux génératifs profonds via une nouvelle super-résolution de transformation de profil de tranche","titleType":"TranslatedTitle"},{"lang":"spa","title":"Resonancia magnética 3D de alta resolución con redes generativas profundas a través de una nueva superresolución de transformación de perfil de corte","titleType":"TranslatedTitle"}],"publisher":"OpenAlex","container":{},"publicationYear":2023,"subjects":[{"subject":"Single Image Super-Resolution Techniques"},{"subject":"Computer Vision and Pattern Recognition"},{"subject":"Computer Science"},{"subject":"Physical Sciences"},{"subject":"Magnetic Resonance Imaging Applications in Medicine"},{"subject":"Radiology, Nuclear Medicine and Imaging"},{"subject":"Medicine"},{"subject":"Health Sciences"},{"subject":"Diffusion Magnetic Resonance Imaging"},{"subject":"Super-Resolution"},{"subject":"Magnetic Resonance Imaging"},{"subject":"Diffusion MRI"},{"subject":"Sparse Representations"},{"subject":"Functional MRI"},{"subject":"Transformation (genetics)"},{"subject":"Resolution (logic)"},{"subject":"Computer science"},{"subject":"Artificial intelligence"},{"subject":"Image resolution"},{"subject":"Generative adversarial network"},{"subject":"Computer vision"},{"subject":"Pattern recognition (psychology)"},{"subject":"Deep learning"},{"subject":"Biochemistry"},{"subject":"Chemistry"},{"subject":"Gene"}],"contributors":[],"dates":[{"date":"2023-01-01","dateType":"Issued"}],"language":"en","types":{"ris":"RPRT","bibtex":"article","citeproc":"article-journal","schemaOrg":"ScholarlyArticle","resourceType":"","resourceTypeGeneral":"Text"},"relatedIdentifiers":[{"relationType":"HasVersion","relatedIdentifier":"10.60692/rrdr1-x9r49","relatedIdentifierType":"DOI"}],"relatedItems":[],"sizes":[],"formats":[],"version":"v1","rightsList":[{"rights":"cc-by"}],"descriptions":[{"description":"High-resolution magnetic resonance imaging (MRI) sequences, such as 3D turbo or fast spin-echo (TSE/FSE) imaging, are clinically desirable but suffer from long scanning time-related blurring when reformatted into preferred orientations. Instead, multi-slice two-dimensional (2D) TSE imaging is commonly used because of its high in-plane resolution but is limited clinically by poor through-plane resolution due to elongated voxels and the inability to generate multi-planar reformations due to staircase artifacts. Therefore, multiple 2D TSE scans are acquired in various orthogonal imaging planes, increasing the overall MRI scan time. In this study, we propose a novel slice-profile transformation super-resolution (SPTSR) framework with deep generative learning for through-plane super-resolution (SR) of multi-slice 2D TSE imaging. The deep generative networks were trained by synthesized low-resolution training input via slice-profile downsampling (SP-DS), and the trained networks inferred on the slice profile convolved (SP-conv) testing input for 5.5x through-plane SR. The network output was further slice-profile deconvolved (SP-deconv) to achieve an isotropic resolution of (0.625mm) 3 . Compared to a state-of-the-art SR method and the networks trained by conventional downsampling, our SPTSR framework demonstrated excellent overall image quality with excellent sharpness, minimal artifacts, and low noise level, evaluated by two abdominal radiologists. The quantitative analysis cross-validated the expert reader study results. 3D simulation experiments confirmed the quantitative improvement of the proposed SPTSR and the effectiveness of the SP-deconv step, compared to 3D ground-truths. Ablation studies were conducted on the individual contributions of SP-DS and SP-conv, networks structure, training dataset size, and different slice profiles.","descriptionType":"Abstract"},{"lang":"ara","description":"تعتبر تسلسلات التصوير بالرنين المغناطيسي عالي الدقة (MRI)، مثل التصوير التوربيني ثلاثي الأبعاد أو التصوير بالصدى الدوراني السريع (TSE/FSE)، مرغوبة سريريًا ولكنها تعاني من عدم وضوح وقت المسح الطويل عند إعادة تنسيقها في الاتجاهات المفضلة. بدلاً من ذلك، يُستخدم التصوير متعدد الشرائح ثنائي الأبعاد (2D) TSE بشكل شائع بسبب دقته العالية في الطائرة ولكنه محدود سريريًا بسبب ضعف الدقة من خلال الطائرة بسبب الفوكسيلات المطولة وعدم القدرة على توليد إصلاحات متعددة المستويات بسبب القطع الأثرية للدرج. لذلك، يتم الحصول على العديد من عمليات مسح TSE ثنائية الأبعاد في العديد من مستويات التصوير المتعامد، مما يزيد من وقت التصوير بالرنين المغناطيسي الإجمالي. في هذه الدراسة، نقترح إطارًا جديدًا للتحول فائق الدقة (SPTSR) مع التعلم التوليدي العميق للدقة الفائقة من خلال المستوى (SR) لتصوير TSE ثنائي الأبعاد متعدد الشرائح. تم تدريب الشبكات التوليدية العميقة من خلال مدخلات التدريب منخفضة الدقة المركبة عبر خفض حجم الملف التعريفي للشريحة (SP - DS)، واستنتجت الشبكات المدربة على مدخل اختبار الملف التعريفي للشريحة (SP - conv) لـ 5.5x من خلال المستوى Sr. تم فك التفاف مخرجات الشبكة (SP - deconv) لتحقيق دقة متماثلة الخواص (0.625 مم) 3. مقارنة بأسلوب SR المتطور والشبكات التي تم تدريبها عن طريق خفض الحجم التقليدي، أظهر إطار SPTSR الخاص بنا جودة صورة شاملة ممتازة مع حدة ممتازة، والحد الأدنى من القطع الأثرية، ومستوى ضوضاء منخفض، تم تقييمه من قبل اثنين من أخصائيي الأشعة في البطن. قام التحليل الكمي بالتحقق من صحة نتائج دراسة القارئ الخبير. أكدت تجارب المحاكاة ثلاثية الأبعاد التحسن الكمي لـ SPTSR المقترح وفعالية خطوة SP - deconv، مقارنة بالحقائق الأرضية ثلاثية الأبعاد. أجريت دراسات الاجتثاث على المساهمات الفردية لـ SP - DS و SP - Conv، وهيكل الشبكات، وحجم مجموعة بيانات التدريب، وملفات تعريف الشرائح المختلفة.","descriptionType":"Other"},{"lang":"fra","description":"Les séquences d'imagerie par résonance magnétique (IRM) à haute résolution, telles que l'imagerie turbo 3D ou l'imagerie par écho de spin rapide (TSE/FSE), sont cliniquement souhaitables, mais souffrent d'un flou lié au temps de balayage long lorsqu'elles sont reformatées dans des orientations préférées. Au lieu de cela, l'imagerie est bidimensionnelle (2D) à plusieurs tranches est couramment utilisée en raison de sa résolution élevée dans le plan, mais elle est limitée cliniquement par une faible résolution dans le plan en raison des voxels allongés et de l'incapacité à générer des reformations multiplanaires en raison des artefacts des escaliers. Par conséquent, plusieurs balayages d'est 2D sont acquis dans divers plans d'imagerie orthogonaux, ce qui augmente le temps de balayage IRM global. Dans cette étude, nous proposons un nouveau cadre de super-résolution de transformation de profil de tranche (SPTSR) avec apprentissage génératif profond pour la super-résolution dans le plan (SR) de l'imagerie est 2D à plusieurs tranches. Les réseaux génératifs profonds ont été formés par une entrée d'entraînement synthétisée à basse résolution via un sous-échantillonnage de profil de tranche (SP-DS), et les réseaux formés ont été déduits de l'entrée de test convolué de profil de tranche (SP-conv) pour un SR de plan traversant de 5,5x. La sortie du réseau a été déconvoluée de profil de tranche (SP-deconv) pour atteindre une résolution isotrope de (0,625 mm) 3. Par rapport à une méthode SR de pointe et aux réseaux formés par sous-échantillonnage conventionnel, notre cadre SPTSR a démontré une excellente qualité d'image globale avec une excellente netteté, des artefacts minimaux et un faible niveau de bruit, évalués par deux radiologues abdominaux. L'analyse quantitative a validé de manière croisée les résultats de l'étude sur les lecteurs experts. Les expériences de simulation 3D ont confirmé l'amélioration quantitative du SPTSR proposé et l'efficacité de l'étape SP-deconv, par rapport aux vérités de terrain 3D. Des études d'ablation ont été menées sur les contributions individuelles de SP-DS et SP-conv, la structure des réseaux, la taille des ensembles de données de formation et les différents profils de tranche.","descriptionType":"Other"},{"lang":"spa","description":"Las secuencias de imágenes de resonancia magnética (IRM) de alta resolución, como las imágenes 3D turbo o de eco de espín rápido (TSE/FSE), son clínicamente deseables, pero sufren un largo desenfoque relacionado con el tiempo de escaneo cuando se reformatean en las orientaciones preferidas. En cambio, las imágenes de EET bidimensionales (2D) de múltiples cortes se usan comúnmente debido a su alta resolución en el plano, pero están limitadas clínicamente por una resolución a través del plano deficiente debido a los vóxeles alargados y la incapacidad de generar reformaciones multiplanares debido a los artefactos de la escalera. Por lo tanto, se adquieren múltiples exploraciones de TSE 2D en varios planos de imágenes ortogonales, lo que aumenta el tiempo total de exploración de MRI. En este estudio, proponemos un nuevo marco de transformación de superresolución de perfil de corte (SPTSR) con aprendizaje generativo profundo para la superresolución a través del plano (SR) de imágenes de EET 2D de múltiples cortes. Las redes generativas profundas se entrenaron mediante la entrada de entrenamiento de baja resolución sintetizada a través del muestreo descendente del perfil de corte (SP-DS), y las redes entrenadas se infirieron en la entrada de prueba del perfil de corte convolucionado (SP-conv) para 5.5x a través del plano SR. La salida de la red se desconvolucionó aún más del perfil de corte (SP-deconv) para lograr una resolución isotrópica de (0.625 mm) 3. En comparación con un método SR de última generación y las redes entrenadas mediante muestreo descendente convencional, nuestro marco SPTSR demostró una excelente calidad de imagen general con excelente nitidez, artefactos mínimos y bajo nivel de ruido, evaluado por dos radiólogos abdominales. El análisis cuantitativo validó de forma cruzada los resultados del estudio Expert Reader. Los experimentos de simulación 3D confirmaron la mejora cuantitativa del SPTSR propuesto y la efectividad del paso SP-deconv, en comparación con las verdades terrestres 3D. Se realizaron estudios de ablación sobre las contribuciones individuales de SP-DS y SP-conv, la estructura de las redes, el tamaño del conjunto de datos de capacitación y los diferentes perfiles de cortes.","descriptionType":"Other"}],"geoLocations":[],"fundingReferences":[],"xml":"<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<resource xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://datacite.org/schema/kernel-4" xsi:schemaLocation="http://datacite.org/schema/kernel-4 http://schema.datacite.org/meta/kernel-4/metadata.xsd">
  <identifier identifierType="DOI">10.60692/Y29FR-YTW59</identifier>
  <creators>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Jiahao Lin</creatorName>
      <familyName>Jiahao Lin</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="">0000-0002-6730-2818</nameIdentifier>
      <affiliation>University of California, Los Angeles</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Qi Miao</creatorName>
      <familyName>Qi Miao</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="">0000-0003-2235-8997</nameIdentifier>
      <affiliation>University of California, Los Angeles</affiliation>
      <affiliation>First Hospital of China Medical University</affiliation>
      <affiliation>China Medical University</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Chuthaporn Surawech</creatorName>
      <familyName>Chuthaporn Surawech</familyName>
      <affiliation>University of California, Los Angeles</affiliation>
      <affiliation>King Chulalongkorn Memorial Hospital</affiliation>
      <affiliation>Chulalongkorn University</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Steven S. Raman</creatorName>
      <familyName>Steven S. Raman</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="">0000-0003-0499-1676</nameIdentifier>
      <affiliation>University of California, Los Angeles</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Kai Zhao</creatorName>
      <familyName>Kai Zhao</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="">0000-0002-2496-0829</nameIdentifier>
      <affiliation>University of California, Los Angeles</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Holden H. Wu</creatorName>
      <familyName>Holden H. Wu</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="">0000-0002-2585-5916</nameIdentifier>
      <affiliation>University of California, Los Angeles</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Kyunghyun Sung</creatorName>
      <familyName>Kyunghyun Sung</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="">0000-0003-4175-5322</nameIdentifier>
      <affiliation>University of California, Los Angeles</affiliation>
    </creator>
  </creators>
  <titles>
    <title>High-Resolution 3D MRI With Deep Generative Networks via Novel Slice-Profile Transformation Super-Resolution</title>
    <title titleType="TranslatedTitle" xml:lang="ara">التصوير بالرنين المغناطيسي ثلاثي الأبعاد عالي الدقة مع شبكات توليد عميقة عبر تقنية Novel Slice - Profile Transformation فائقة الدقة</title>
    <title titleType="TranslatedTitle" xml:lang="fra">IRM 3D haute résolution avec réseaux génératifs profonds via une nouvelle super-résolution de transformation de profil de tranche</title>
    <title titleType="TranslatedTitle" xml:lang="spa">Resonancia magnética 3D de alta resolución con redes generativas profundas a través de una nueva superresolución de transformación de perfil de corte</title>
  </titles>
  <publisher>OpenAlex</publisher>
  <publicationYear>2023</publicationYear>
  <resourceType resourceTypeGeneral="Text"/>
  <subjects>
    <subject>Single Image Super-Resolution Techniques</subject>
    <subject>Computer Vision and Pattern Recognition</subject>
    <subject>Computer Science</subject>
    <subject>Physical Sciences</subject>
    <subject>Magnetic Resonance Imaging Applications in Medicine</subject>
    <subject>Radiology, Nuclear Medicine and Imaging</subject>
    <subject>Medicine</subject>
    <subject>Health Sciences</subject>
    <subject>Diffusion Magnetic Resonance Imaging</subject>
    <subject>Super-Resolution</subject>
    <subject>Magnetic Resonance Imaging</subject>
    <subject>Diffusion MRI</subject>
    <subject>Sparse Representations</subject>
    <subject>Functional MRI</subject>
    <subject>Transformation (genetics)</subject>
    <subject>Resolution (logic)</subject>
    <subject>Computer science</subject>
    <subject>Artificial intelligence</subject>
    <subject>Image resolution</subject>
    <subject>Generative adversarial network</subject>
    <subject>Computer vision</subject>
    <subject>Pattern recognition (psychology)</subject>
    <subject>Deep learning</subject>
    <subject>Biochemistry</subject>
    <subject>Chemistry</subject>
    <subject>Gene</subject>
  </subjects>
  <dates>
    <date dateType="Issued">2023-01-01</date>
  </dates>
  <language>eng</language>
  <alternateIdentifiers>
    <alternateIdentifier alternateIdentifierType="Other">https://openalex.org/W4386065495</alternateIdentifier>
  </alternateIdentifiers>
  <relatedIdentifiers>
    <relatedIdentifier relatedIdentifierType="DOI" relationType="HasVersion">10.60692/rrdr1-x9r49</relatedIdentifier>
  </relatedIdentifiers>
  <sizes/>
  <formats/>
  <version>v1</version>
  <rightsList>
    <rights>cc-by</rights>
  </rightsList>
  <descriptions>
    <description descriptionType="Abstract">High-resolution magnetic resonance imaging (MRI) sequences, such as 3D turbo or fast spin-echo (TSE/FSE) imaging, are clinically desirable but suffer from long scanning time-related blurring when reformatted into preferred orientations. Instead, multi-slice two-dimensional (2D) TSE imaging is commonly used because of its high in-plane resolution but is limited clinically by poor through-plane resolution due to elongated voxels and the inability to generate multi-planar reformations due to staircase artifacts. Therefore, multiple 2D TSE scans are acquired in various orthogonal imaging planes, increasing the overall MRI scan time. In this study, we propose a novel slice-profile transformation super-resolution (SPTSR) framework with deep generative learning for through-plane super-resolution (SR) of multi-slice 2D TSE imaging. The deep generative networks were trained by synthesized low-resolution training input via slice-profile downsampling (SP-DS), and the trained networks inferred on the slice profile convolved (SP-conv) testing input for 5.5x through-plane SR. The network output was further slice-profile deconvolved (SP-deconv) to achieve an isotropic resolution of (0.625mm) 3 . Compared to a state-of-the-art SR method and the networks trained by conventional downsampling, our SPTSR framework demonstrated excellent overall image quality with excellent sharpness, minimal artifacts, and low noise level, evaluated by two abdominal radiologists. The quantitative analysis cross-validated the expert reader study results. 3D simulation experiments confirmed the quantitative improvement of the proposed SPTSR and the effectiveness of the SP-deconv step, compared to 3D ground-truths. Ablation studies were conducted on the individual contributions of SP-DS and SP-conv, networks structure, training dataset size, and different slice profiles.</description>
    <description xml:lang="ara" descriptionType="Other">تعتبر تسلسلات التصوير بالرنين المغناطيسي عالي الدقة (MRI)، مثل التصوير التوربيني ثلاثي الأبعاد أو التصوير بالصدى الدوراني السريع (TSE/FSE)، مرغوبة سريريًا ولكنها تعاني من عدم وضوح وقت المسح الطويل عند إعادة تنسيقها في الاتجاهات المفضلة. بدلاً من ذلك، يُستخدم التصوير متعدد الشرائح ثنائي الأبعاد (2D) TSE بشكل شائع بسبب دقته العالية في الطائرة ولكنه محدود سريريًا بسبب ضعف الدقة من خلال الطائرة بسبب الفوكسيلات المطولة وعدم القدرة على توليد إصلاحات متعددة المستويات بسبب القطع الأثرية للدرج. لذلك، يتم الحصول على العديد من عمليات مسح TSE ثنائية الأبعاد في العديد من مستويات التصوير المتعامد، مما يزيد من وقت التصوير بالرنين المغناطيسي الإجمالي. في هذه الدراسة، نقترح إطارًا جديدًا للتحول فائق الدقة (SPTSR) مع التعلم التوليدي العميق للدقة الفائقة من خلال المستوى (SR) لتصوير TSE ثنائي الأبعاد متعدد الشرائح. تم تدريب الشبكات التوليدية العميقة من خلال مدخلات التدريب منخفضة الدقة المركبة عبر خفض حجم الملف التعريفي للشريحة (SP - DS)، واستنتجت الشبكات المدربة على مدخل اختبار الملف التعريفي للشريحة (SP - conv) لـ 5.5x من خلال المستوى Sr. تم فك التفاف مخرجات الشبكة (SP - deconv) لتحقيق دقة متماثلة الخواص (0.625 مم) 3. مقارنة بأسلوب SR المتطور والشبكات التي تم تدريبها عن طريق خفض الحجم التقليدي، أظهر إطار SPTSR الخاص بنا جودة صورة شاملة ممتازة مع حدة ممتازة، والحد الأدنى من القطع الأثرية، ومستوى ضوضاء منخفض، تم تقييمه من قبل اثنين من أخصائيي الأشعة في البطن. قام التحليل الكمي بالتحقق من صحة نتائج دراسة القارئ الخبير. أكدت تجارب المحاكاة ثلاثية الأبعاد التحسن الكمي لـ SPTSR المقترح وفعالية خطوة SP - deconv، مقارنة بالحقائق الأرضية ثلاثية الأبعاد. أجريت دراسات الاجتثاث على المساهمات الفردية لـ SP - DS و SP - Conv، وهيكل الشبكات، وحجم مجموعة بيانات التدريب، وملفات تعريف الشرائح المختلفة.</description>
    <description xml:lang="fra" descriptionType="Other">Les séquences d'imagerie par résonance magnétique (IRM) à haute résolution, telles que l'imagerie turbo 3D ou l'imagerie par écho de spin rapide (TSE/FSE), sont cliniquement souhaitables, mais souffrent d'un flou lié au temps de balayage long lorsqu'elles sont reformatées dans des orientations préférées. Au lieu de cela, l'imagerie est bidimensionnelle (2D) à plusieurs tranches est couramment utilisée en raison de sa résolution élevée dans le plan, mais elle est limitée cliniquement par une faible résolution dans le plan en raison des voxels allongés et de l'incapacité à générer des reformations multiplanaires en raison des artefacts des escaliers. Par conséquent, plusieurs balayages d'est 2D sont acquis dans divers plans d'imagerie orthogonaux, ce qui augmente le temps de balayage IRM global. Dans cette étude, nous proposons un nouveau cadre de super-résolution de transformation de profil de tranche (SPTSR) avec apprentissage génératif profond pour la super-résolution dans le plan (SR) de l'imagerie est 2D à plusieurs tranches. Les réseaux génératifs profonds ont été formés par une entrée d'entraînement synthétisée à basse résolution via un sous-échantillonnage de profil de tranche (SP-DS), et les réseaux formés ont été déduits de l'entrée de test convolué de profil de tranche (SP-conv) pour un SR de plan traversant de 5,5x. La sortie du réseau a été déconvoluée de profil de tranche (SP-deconv) pour atteindre une résolution isotrope de (0,625 mm) 3. Par rapport à une méthode SR de pointe et aux réseaux formés par sous-échantillonnage conventionnel, notre cadre SPTSR a démontré une excellente qualité d'image globale avec une excellente netteté, des artefacts minimaux et un faible niveau de bruit, évalués par deux radiologues abdominaux. L'analyse quantitative a validé de manière croisée les résultats de l'étude sur les lecteurs experts. Les expériences de simulation 3D ont confirmé l'amélioration quantitative du SPTSR proposé et l'efficacité de l'étape SP-deconv, par rapport aux vérités de terrain 3D. Des études d'ablation ont été menées sur les contributions individuelles de SP-DS et SP-conv, la structure des réseaux, la taille des ensembles de données de formation et les différents profils de tranche.</description>
    <description xml:lang="spa" descriptionType="Other">Las secuencias de imágenes de resonancia magnética (IRM) de alta resolución, como las imágenes 3D turbo o de eco de espín rápido (TSE/FSE), son clínicamente deseables, pero sufren un largo desenfoque relacionado con el tiempo de escaneo cuando se reformatean en las orientaciones preferidas. En cambio, las imágenes de EET bidimensionales (2D) de múltiples cortes se usan comúnmente debido a su alta resolución en el plano, pero están limitadas clínicamente por una resolución a través del plano deficiente debido a los vóxeles alargados y la incapacidad de generar reformaciones multiplanares debido a los artefactos de la escalera. Por lo tanto, se adquieren múltiples exploraciones de TSE 2D en varios planos de imágenes ortogonales, lo que aumenta el tiempo total de exploración de MRI. En este estudio, proponemos un nuevo marco de transformación de superresolución de perfil de corte (SPTSR) con aprendizaje generativo profundo para la superresolución a través del plano (SR) de imágenes de EET 2D de múltiples cortes. Las redes generativas profundas se entrenaron mediante la entrada de entrenamiento de baja resolución sintetizada a través del muestreo descendente del perfil de corte (SP-DS), y las redes entrenadas se infirieron en la entrada de prueba del perfil de corte convolucionado (SP-conv) para 5.5x a través del plano SR. La salida de la red se desconvolucionó aún más del perfil de corte (SP-deconv) para lograr una resolución isotrópica de (0.625 mm) 3. En comparación con un método SR de última generación y las redes entrenadas mediante muestreo descendente convencional, nuestro marco SPTSR demostró una excelente calidad de imagen general con excelente nitidez, artefactos mínimos y bajo nivel de ruido, evaluado por dos radiólogos abdominales. El análisis cuantitativo validó de forma cruzada los resultados del estudio Expert Reader. Los experimentos de simulación 3D confirmaron la mejora cuantitativa del SPTSR propuesto y la efectividad del paso SP-deconv, en comparación con las verdades terrestres 3D. Se realizaron estudios de ablación sobre las contribuciones individuales de SP-DS y SP-conv, la estructura de las redes, el tamaño del conjunto de datos de capacitación y los diferentes perfiles de cortes.</description>
  </descriptions>
</resource>
","url":"https://gresis.osc.int//doi/10.60692/y29fr-ytw59","contentUrl":null,"metadataVersion":0,"schemaVersion":"http://datacite.org/schema/kernel-4","source":"api","isActive":true,"state":"findable","reason":null,"viewCount":0,"viewsOverTime":[],"downloadCount":0,"downloadsOverTime":[],"referenceCount":0,"citationCount":0,"citationsOverTime":[],"partCount":0,"partOfCount":0,"versionCount":1,"versionOfCount":0,"created":"2024-07-12T09:34:53.000Z","registered":"2024-07-12T09:34:53.000Z","published":"2023","updated":"2024-07-12T09:34:54.000Z"},"relationships":{"client":{"data":{"id":"iapx.bsycxq","type":"clients"}},"provider":{"data":{"id":"iapx","type":"providers"}},"media":{"data":{"id":"10.60692/y29fr-ytw59","type":"media"}},"references":{"data":[]},"citations":{"data":[]},"parts":{"data":[]},"partOf":{"data":[]},"versions":{"data":[{"id":"10.60692/rrdr1-x9r49","type":"dois"}]},"versionOf":{"data":[]}}}}