Dual-Domain Tensor Denoising (DuTD), yalnız teorik asgari olan altı difüzyon yönünden elde edilen difüzyon tensör görüntüleme verilerini hem görüntü alanında hem de difüzyon tensörünün fiziksel parametre alanında eşzamanlı olarak gürültüden arındırmak üzere geliştirilen çift-alanlı bir derin öğrenme yöntemidir. Çalışmanın amacı, çok sayıda difüzyon yönünün sağlayabildiği daha güvenilir DTI parametre kestirimini ve fiber takibini, yalnız altı yönlü giriş verisinden mümkün olduğunca yüksek doğrulukla yeniden elde etmektir. DuTD'de görüntü-denoising ağı IDNet, DWI görüntülerindeki anatomik ve yapısal bilgiyi işlerken; TDNet, altı yönlü veriden kestirilen difüzyon tensöründeki fiziksel su difüzyon örüntüsünü işler. İki dalın çıktısı yeniden görüntü alanında birleştirilir. Human Connectome Project verilerinde DuTD, karşılaştırılan tMPPCA, CTNet ve DeepDTI yöntemlerinden daha düşük PDD, FA, AD, MD ve RD hataları bildirmiş; Parkinson hasta verilerinde özellikle MD ve RD için avantaj göstermiştir. Bununla birlikte çalışma bir preprinttir, hakem değerlendirmesinden geçmemiştir ve altı yön kullanımının gerçek klinik tarama süresini belirli bir dakika veya yüzde oranında azalttığını doğrudan ölçmemiştir.

DTI, beyaz cevher gibi yönsel mikroyapılarda su moleküllerinin farklı doğrultularda ne ölçüde hareket ettiğini ölçerek doku mikroyapısı hakkında bilgi sağlayan noninvaziv bir MRI yöntemidir. Bir difüzyon tensörü simetrik 3×3 matrisle temsil edilir ve altı bağımsız parametre içerir. Bu nedenle matematiksel olarak tensörü çözmek için en az altı bağımsız difüzyon yönü gerekir. Buna karşılık pratik MRI çalışmalarında daha yüksek sinyal-gürültü dayanıklılığı ve daha güvenilir parametre kestirimi için 30, 64 veya daha fazla yön kullanılabilir. Dezavantaj, daha fazla yönün daha uzun veri toplama süresi gerektirmesidir.

DuTD'nin temel fikri, gürültünün yalnız görüntüdeki piksel bozulması olarak ele alınmamasıdır. Difüzyon tensörü, dokudaki su moleküllerinin fiziksel hareket yapısını içerir. Dolayısıyla gürültülü görüntüden hesaplanan tensörün de temizlenmesi, anatomik görüntü bilgisinin fiziksel difüzyon bilgisiyle birlikte kullanılmasını sağlar. Çalışmanın “dual-domain” ifadesi tam olarak bu iki temsil düzeyine karşılık gelir.

HCP testlerinde temsilî tek-yönlü DWI örneğinde kaynağın Şekil 7'sinde ham görüntü için PSNR 32,17 dB, tMPPCA için 34,29 dB, CTNet için 36,77 dB, DeepDTI için 37,09 dB ve DuTD için 37,94 dB olarak gösterilmektedir. Tüm beyin test setindeki 1.260 DWI görüntisinin dağılım analizinde de yazarlar DuTD'nin daha yüksek medyan PSNR ve daha sıkı SSIM dağılımı verdiğini bildirmektedir.

DTI Neden En Az Altı Difüzyon Yönü Gerektirir?

Difüzyon tensörü simetrik 3×3 bir matris olduğundan üç diyagonal ve üç bağımsız çapraz terim olmak üzere toplam altı bağımsız katsayı içerir; bu nedenle tensörün çözülmesi için teorik olarak en az altı bağımsız difüzyon yönünden ölçüm gerekir. Daha fazla yön ise denklem sistemini fazladan örnekleyerek gürültüye karşı dayanıklılığı ve parametre kestirim kararlılığını artırabilir, fakat MRI veri toplama süresini de uzatır.

Bir pikseldeki difüzyon ağırlıklı sinyal kaynakta şu modelle ifade edilmektedir:

\[ S_q(p)=S_0(p)\exp\left[-b\,\mathbf{a}_q^{T}\mathbf{D}(p)\mathbf{a}_q\right]+n_q(p) \]

Burada \(S_q(p)\), \(q\). difüzyon yönünde \(p\). pikselin ölçülen sinyalidir. \(S_0(p)\), \(b=0\) durumundaki difüzyon ağırlığı uygulanmamış referans sinyalidir. \(\mathbf{a}_q\), uygulanan difüzyon gradyanının yön vektörüdür. \(\mathbf{D}(p)\), pikseldeki difüzyon tensörüdür ve \(n_q(p)\) kaynakta Rician gürültü olarak modellenmektedir.

Kaynak \(b\)-değerini gradyan gücü ve zamanlamasına bağlı olarak şöyle tanımlar:

\[ b=\gamma^2\int_0^{TE} \left[ \int_0^t G(t')\,dt' \right]^2dt \]

\(\gamma\) gyromanyetik oranı, \(G(t)\) difüzyon gradyanının zaman içindeki davranışını ifade eder. Bu yapı, görüntüdeki sinyal kaybının yalnız rastgele bir kontrast değişimi olmadığını; uygulanan gradyan ile dokudaki yönsel su difüzyonunun matematiksel etkileşiminden kaynaklandığını gösterir.

Difüzyon tensörü

Kaynakta difüzyon tensörü şu simetrik matrisle gösterilmektedir:

\[ \mathbf{D}(p)= \begin{bmatrix} D_{xx}(p) & D_{xy}(p) & D_{xz}(p)\\ D_{xy}(p) & D_{yy}(p) & D_{yz}(p)\\ D_{xz}(p) & D_{yz}(p) & D_{zz}(p) \end{bmatrix} \]

Altı bağımsız katsayı:

\[ \mathbf d(p)= [D_{xx},D_{yy},D_{zz},D_{xy},D_{xz},D_{yz}]^T \]

şeklinde vektörleştirilebilir. Difüzyon yönlerine göre oluşturulan tasarım matrisiyle logaritmik sinyal modeli:

\[ \mathbf y=\mathbf G\mathbf d+\mathbf z \]

biçimine indirgenmektedir.

Kaynak, Rician görüntü gürültüsünün logaritmik dönüşümden sonra yüksek SNR varsayımı altında yaklaşık Gaussian davranış gösterebilmesini şu yaklaşımla gerekçelendirir:

\[ z_q(p)= \ln\left(1+\frac{n_q(p)}{S_q(p)}\right) \approx \frac{n_q(p)}{S_q(p)} \]

Bu yaklaşım altında difüzyon tensörü parametreleri için yaygın en küçük kareler kestirimi:

\[ \min_{\mathbf d}\|\mathbf y-\mathbf G\mathbf d\|_2 \]

şeklinde yazılır. Kaynak Denklem 5'in ayrıntılı gerekçesi için “Appendix A”ya atıf yapmaktadır; ancak yüklenen 10 sayfalık PDF içinde Appendix A bulunmamaktadır. Bu nedenle ek türetim kaynakta mevcutmuş gibi yeniden oluşturulmamalıdır.

FA, MD, AD ve RD neyi temsil eder?

Difüzyon tensörünün özdeğerleri, DTI'nin yaygın nicel parametrelerinin hesaplanmasına olanak verir.

Bu biyolojik yorumlar tek başına tanı koyan göstergeler değildir. Çalışmanın amacı bu parametrelerin altı yönlü DTI'den daha doğru kestirilmesini sağlamaktır; Parkinson hastalığını DuTD kullanarak teşhis etmek değildir.

Miyelin ve yönsel su difüzyonu

Kaynağın sayfa 3'teki Şekil 3'ü, sinir hücresinde miyelin hasarı arttıkça su difüzyonunun yönsel anizotropisinin azalmasını kavramsal biçimde göstermektedir. Şekil BioGDP ile çizilmiş açıklayıcı bir biyomedikal diyagramdır; doğrudan histolojik görüntü veya hastadan alınmış mikroskopi olarak yorumlanmamalıdır.

Bu fiziksel ilişki DuTD'nin parametre-alanı dalının gerekçesidir. Gürültülü ve yüksek-SNR görüntüler arasında görüntü görünümü değişse bile, dokunun temel difüzyon fiziği aynı biyolojik yapıya bağlıdır. Yazarlar bu fiziksel bilgiyi bir önbilgi köprüsü olarak kullanmaktadır.

DuTD Nedir ve Çift-Alanlı Gürültü Giderme Nasıl Çalışır?

DuTD, DWI görüntülerini IDNet ile görüntü alanında ve bu görüntülerden kestirilen difüzyon tensörlerini TDNet ile fiziksel parametre alanında ayrı ayrı gürültüden arındırıp, temizlenmiş tensörü yeniden görüntü alanına dönüştürerek iki sonucu ağırlıklı biçimde birleştiren çift-alanlı bir derin öğrenme mimarisidir. Böylece anatomik görüntü dokusu ile su difüzyonunun fiziksel tensör yapısı aynı nihai denoising kararına katkıda bulunur.

Görüntü alanı: IDNet

IDNet'in görevi, b=0 görüntüsünün ve altı difüzyon yönünün taşıdığı ortak anatomik yapı ile yönlere özgü sinyal özelliklerini kullanarak DWI görüntülerindeki gürültüyü azaltmaktır.

Kaynakta IDNet girişinin b=0 görüntüsü ile altı yönlü görüntü grubunu içerdiği belirtilmektedir. Böylece ağ yalnız tek bir DWI kesitinden değil, kanallar arasındaki yapısal benzerliklerden de yararlanabilir.

Parametre alanı: TDNet

TDNet'in girdisi, altı yönlü DTI'den en küçük kareler yöntemiyle hesaplanan difüzyon tensör haritasıdır. Buradaki amaç yalnız görüntü yoğunluklarını değil, dokudaki su difüzyonunu tanımlayan altı tensör bileşenini temizlemektir.

TDNet'in gürültüden arındırdığı tensör daha sonra verilen altı difüzyon yönünde tekrar görüntü alanına dönüştürülür.

İki alanın birleştirilmesi

Kaynağın Denklem 7'sinde son çıktı şu ağırlıklı birleşimle tanımlanmaktadır:

\[ \mathcal I_{\text{output}} = (1-\lambda)\widehat{\mathcal I}^{D_6}_{6} + \lambda\mathcal I^{\widehat D_6}_{6} \]

\(\widehat{\mathcal I}^{D_6}_{6}\), IDNet tarafından görüntü alanında temizlenen DWI grubunu; \(\mathcal I^{\widehat D_6}_{6}\), TDNet tarafından temizlenen tensörün tekrar görüntü alanına dönüştürülmesiyle elde edilen sonucu; \(\lambda\) ise iki alanın katkısını belirleyen ağırlık katsayısını ifade eder.

Kaynak yöntem bölümünde \(\lambda\)'nın sayısal değerini belirtmemektedir; bu nedenle değer uydurulmamalıdır.

IDNet ve TDNet'in ağ fonksiyonları

Kaynak iki dalı benzer DNet mimarileriyle ancak ayrı öğrenilebilir ağırlıklarla tanımlar:

\[ \widehat{\mathcal I}^{D_6}_{6} = f_{\mathrm{DNet}} \left( \mathcal I^{D_6}_{6}\mid\Theta^I \right) \]

\[ \widehat D_6= f_{\mathrm{DNet}} \left( D_6\mid\Theta^D \right) \]

\(\Theta^I\) görüntü alanı ağının, \(\Theta^D\) tensör alanı ağının ağırlıklarıdır. Yani iki dal mimari bakımından benzer olsa da aynı parametreleri paylaşan tek ağ değildir.

DNet mimarisi

Kaynakta DNet beş katmanlı U-biçimli encoder–decoder mimarisi olarak verilmektedir. Klasik U-Net benzeri yapılardan önemli farkı, ayrıntıyı korumak amacıyla görüntü ve özellik haritalarının down-sampling uygulanmadan tam çözünürlükte işlenmesidir.

Skip Residual modülü

Skip Residual (SR) modülü derin ağlarda gradient vanishing etkisini azaltmak ve b=0 görüntüsü ile farklı yönlerdeki DWI kanallarının tamamlayıcı özelliklerini birleştirmek amacıyla kullanılmaktadır.

SR modülü iki convolution katmanı ile bir squeeze-and-excitation (SE) channel attention modülünden oluşur. Squeeze aşamasında global pooling ile her kanalın küresel bilgisi toplanır; excitation aşamasında kanalların göreli önemine göre ağırlıklar oluşturulur. Böylece ağ, daha yararlı yapısal bilgi taşıyan kanallara daha fazla odaklanabilir.

Neden Görüntü ve Tensör Alanını Birlikte Kullanmak Tek Bir Alandan Daha İyi Olabilir?

Görüntü alanı anatomik kenar, doku ve yoğunluk bilgisini güçlü biçimde taşırken tensör alanı su difüzyonunun yönsel fiziksel yapısını doğrudan temsil eder; DuTD bu iki temsilin birbirini tamamladığı varsayımıyla tasarlanmıştır. Kaynağın ablasyon çalışmasında görüntü ve parametre alanlarının birlikte kullanıldığı deneyler tek-alanlı deneylerden daha yüksek PSNR ve SSIM değerleri vermiştir.

Örneğin kaynak Tablo 4'te, SR modülü olmadan yalnız görüntü alanının PSNR değeri 37,37±1,70 dB, yalnız parametre alanının 36,51±1,78 dB, iki alan birlikte kullanıldığında ise 37,75±1,74 dB'dir.

SSIM değerleri sırasıyla 0,9837±0,0066, 0,9808±0,0078 ve 0,9849±0,0062 olarak verilmiştir. Bu sonuç, makalenin çift-alan katkısına ilişkin temel ablasyon kanıtıdır.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

HCP veri seti

HCP WU-Minn-Ox Consortium verilerinin b=0 ve b=1000 s/mm² bölümü kullanılmıştır. Çalışmada 25 sağlıklı yetişkinin verisinden 20'si eğitim, 5'i test için ayrılmıştır.

Kaynakta HCP verilerinin 3 T Siemens Skyra MRI sistemi ve multiband diffusion sekansı ile elde edildiği belirtilmektedir.

Arka plan etkileri skull mask ile çıkarılmış ve kayıp fonksiyonu ile değerlendirme metriklerinin hesaplanmasına dahil edilmemiştir. Her tüm-beyin veri seti kendi maksimum yoğunluğuna göre normalize edilmiştir.

Parkinson hasta veri seti

Özel Parkinson veri seti Shandong Provincial Hospital Affiliated to Shandong First Medical University'de 12 gönüllü hastadan toplanmıştır. Yaş aralığı 55–74'tür ve kaynak etik kurul onay numarasını 2023-672 olarak vermektedir.

DICOM verileri MRIcron ile NIfTI biçimine çevrilmiştir. Skull stripping ve eddy-current correction işlemleri FSL ile yapılmış; skull stripping için fractional intensity threshold 0,4 olarak verilmiştir.

Eğitim ayrıntıları

Tensör haritalarının sayısal büyüklüğü düşük olduğu için eğitim sırasında 1000 katsayısıyla ölçeklendirilmiş ve denoising sonrasında tekrar 1000'e bölünerek normal genlik düzeyine getirilmiştir.

Tüm yöntemler CentOS 7 üzerinde, toplam 24 çekirdekli iki adet 2,2 GHz Intel Xeon CPU, 128 GB RAM ve sekiz Nvidia T4 GPU bulunan sunucuda çalıştırılmıştır.

Değerlendirme metrikleri

Çalışma performansı üç düzeyde değerlendirmektedir: görüntü kalitesi, difüzyon parametre doğruluğu ve nöral fiber traktografisi.

PSNR

\[ PSNR= 10\log_{10} \left( \frac{MAX^2}{MSE} \right) \]

PSNR, denoised görüntünün referansa göre piksel hatasının sinyal ölçeğine oranını logaritmik olarak ifade eder. Yüksek değer daha düşük hata anlamına gelir.

MSE

\[ MSE= \frac{1}{IJ} \sum_{i=0}^{I-1} \sum_{j=0}^{J-1} \left\| X(i,j)-\widehat X(i,j) \right\|^2 \]

SSIM

\[ SSIM= \frac{ (2\mu_p\mu_q+C_1)(2\sigma_{pq}+C_2) }{ (\mu_p^2+\mu_q^2+C_1) (\sigma_p^2+\sigma_q^2+C_2) } \]

SSIM parlaklık, varyans ve kovaryans ilişkilerini kullanarak yapısal benzerliği ölçer. Bir değere yaklaşması daha yüksek yapısal benzerliği ifade eder.

Difüzyon parametreleri için MAE

\[ MAE= \frac{1}{IJ} \sum_{i=0}^{I-1} \sum_{j=0}^{J-1} \left| Q(i,j)-\widehat Q(i,j) \right| \]

Düşük MAE, FA, MD, AD veya RD haritasının referans parametreye daha yakın olduğunu gösterir.

PDD açısal hatası

\[ PDD= \frac{1}{IJ} \sum_{i=0}^{I-1} \sum_{j=0}^{J-1} \arccos \left| \mathbf v_1(i,j) \widehat{\mathbf v}_1^{T}(i,j) \right| \]

PDD hatası 0° ile 90° arasındadır. Değerin 0°'ye yaklaşması hesaplanan ana difüzyon yönünün referans özvektörle daha iyi hizalandığını gösterir.

Fiber traktografi için Dice katsayısı

\[ Dice= \frac{ 2|\mathcal T\cap\widehat{\mathcal T}| }{ |\mathcal T|+ |\widehat{\mathcal T}| } \]

\(\mathcal T\) referans fiber trakt haritasını, \(\widehat{\mathcal T}\) denoised veriyle elde edilen trakt haritasını temsil eder. Daha yüksek Dice, iki fiber haritası arasında daha büyük mekânsal örtüşmeye karşılık gelir.

HCP: Görüntü kalitesi

Kaynağın sayfa 6'daki Şekil 7'sinde tek-yönlü temsilî DWI kesitinin PSNR sonuçları şöyledir:

Bu değerler tek bir temsilî görüntüye aittir. Çalışmanın tüm-beyin test setinde 1.260 DWI görüntüsü için hazırlanan Şekil 8 dağılımları, yazarların yorumuna göre DuTD'nin en yüksek medyan PSNR'ı ve en kompakt SSIM dağılımını verdiğini göstermektedir.

HCP: Difüzyon parametre hataları

Kaynağın tablosunda PDD derece cinsindedir; AD, MD ve RD için birim mm²/ms olarak verilmektedir. Ölçek çarpanları tabloda gösterildiği biçimiyle korunmuştur.

Bu tabloda DuTD bütün bildirilen metriklerde en düşük hata değerine sahiptir.

FA ve ana difüzyon yönünün görsel analizi

Sayfa 7'deki Şekil 9, FA haritalarını ve referansa göre mutlak hata haritalarını karşılaştırmaktadır. Yazarlar DuTD'nin özellikle düşük yoğunluklu bölgelerde lokal doku anizotropisini daha iyi koruduğunu bildirmektedir.

Sayfa 8'deki Şekil 10 ana özvektörün pseudocolor ve açısal hata haritalarını göstermektedir. Temsilî kesitte bildirilen PDD hataları ham veri için 19,73°, tMPPCA için 17,34°, CTNet için 16,00°, DeepDTI için 14,41° ve DuTD için 14,25°'dir.

Şekil 11'deki FA renk haritasında DuTD sonucu referansa yakın görünmekte; corpus callosum'un genu ve splenium bölgeleri ile superior longitudinal fasciculus gibi beyaz cevher yapılarının yönsel özellikleri korunmaktadır.

Corpus callosum fiber traktografisi

Fiber tracking DSI Studio ile gerçekleştirilmiştir. Kaynakta verilen parametreler:

• FA eşiği: 0,2
• Açı eşiği: 35°
• Seed point sayısı: 250.000
• İntegrasyon yöntemi: Euler

Kaynağın Tablo 2 sonuçları:

DuTD karşılaştırılan yöntemler içinde en yüksek Dice katsayısını vermektedir. Tract count'ın daha yüksek olması tek başına daha doğru traktografi anlamına gelmez; kaynak doğruluk değerlendirmesinde Dice örtüşmesini ayrıca kullanmaktadır ve referans fiber sayısı Tablo 2'de verilmemektedir.

Parkinson veri seti sonuçları

Tablo 3'e göre DuTD PDD, AD, MD ve RD için en düşük sayısal hatayı verirken FA'da en düşük hata DeepDTI'ye aittir. Yazarlar sonuç bölümünde DuTD'nin Parkinson verisindeki esas avantajını özellikle MD ve RD üzerinden vurgulamaktadır.

Sayfa 8 ve 9'daki FA color map karşılaştırmalarında tMPPCA'nın gri-beyaz cevher sınırında bazı bozulmalar ve yanlış difüzyon özellikleri gösterdiği, CTNet ve DuTD'nin işaretlenen bölgede referansa daha yakın olduğu belirtilmektedir.

Ablasyon çalışması

Ablasyon analizi 420 HCP DTI görüntüsünde görüntü alanı, parametre alanı ve çift-alan kullanımının katkısını karşılaştırmaktadır.

Tablo, çift-alanlı deneylerin tek-alanlı deneylerden daha yüksek PSNR ve SSIM ürettiğini göstermektedir. SR modülü PSNR'ı üç karşılaştırmada da çok küçük miktarda artırmaktadır. SSIM üzerinde ise etki tek yönlü değildir: görüntü-alanı ve çift-alan sonuçlarında 0,0001 azalma, parametre-alanı sonucunda 0,0001 artış görülmektedir.

Kaynak içi tutarsızlık notu: Ablasyon bölümünün metninde SR kullanılan deneylerin 1, 3 ve 5 olduğu yazarken Tablo 4'teki işaretler SR'nin 2, 4 ve 6 numaralı deneylerde kullanıldığını göstermektedir. Tablodaki PSNR değişimleri ve “SR module slightly improves PSNR” cümlesi 2, 4 ve 6 yorumuyla uyumludur. Burada tablo verileri korunmuş, metindeki çelişki gizlenmemiştir.

Altı Yönlü DuTD Klinik MRI Süresini Ne Kadar Azaltır?

Çalışma DuTD'nin DTI'de gerekli yön sayısını teorik minimum olan altıya indirme potansiyelinin görüntüleme süresini önemli ölçüde azaltabileceğini savunmaktadır; ancak kaynak gerçek bir prospektif altı-yön klinik taramasında kazanılan dakikayı veya yüzde süre azalmasını doğrudan ölçmemektedir. Parkinson veri setinin 128 yönlü çekimi için 47 dakikalık toplam edinim süresi raporlanmıştır, fakat bu sayıdan altı yönlü DuTD için doğrulanmış yeni bir süre hesaplamak kaynak tarafından desteklenmez.

Dolayısıyla çalışmanın desteklediği ifade:

“Altı yönlü veriyle yüksek kaliteli parametre kestirimi başarılı olursa DTI çekim süresini azaltma potansiyeli vardır.”

Çalışmanın desteklemediği ifade ise:

“DuTD klinik çekimi kesin olarak X dakikaya indirir.”

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• DuTD, görüntü alanı ile difüzyon tensörü parametre alanını aynı denoising çerçevesinde birleştirir.
• HCP deneylerinde çift-alan yaklaşımı tek-alan ablasyonlarından daha yüksek PSNR ve SSIM üretmiştir.
• HCP Tablo 1'de DuTD PDD, FA, AD, MD ve RD için karşılaştırılan yöntemler içindeki en düşük hataları vermiştir.
• Corpus callosum analizinde DuTD %63,18 Dice ile karşılaştırılan yöntemler içindeki en yüksek örtüşmeyi vermiştir.
• Parkinson verisinde DuTD özellikle MD ve RD için DeepDTI'den daha düşük MAE göstermiştir.
• Altı yön, standart difüzyon tensörünün altı bağımsız parametresini çözmek için teorik minimumdur.

Çalışmanın desteklemediği sonuçlar

• DuTD'nin Parkinson hastalığını teşhis ettiği gösterilmemiştir.
• Altı yönlü DuTD'nin klinik çekim süresini belirli bir yüzde veya dakika kadar azalttığı doğrudan ölçülmemiştir.
• 12 Parkinson hastasından elde edilen sonuçlar bütün Parkinson popülasyonuna genellenemez.
• Modelin farklı hastaneler, farklı MRI üreticileri, farklı b-değerleri ve farklı protokollerde aynı performansı vereceği kanıtlanmamıştır.
• Yüksek PSNR veya SSIM klinik tanısal doğruluğun otomatik olarak arttığını göstermez.
• Daha yüksek tract count tek başına daha doğru fiber rekonstrüksiyonu anlamına gelmez.
• Çalışma hakem değerlendirmesinden geçmiş nihai yayın değildir.

Çalışmanın güçlü yönleri

Çalışmanın önemli yöntemsel güçlü yönü, görüntü restorasyonunu yalnız görüntü uzayındaki görsel benzerliğe bırakmamasıdır. Difüzyon tensörü üzerinden dokunun fiziksel yönsel bilgisini modele dahil etmeye çalışması, DTI gibi fiziksel modelle güçlü biçimde bağlantılı bir görüntüleme yönteminde anlamlı bir tasarım tercihidir.

İkinci güçlü yön, değerlendirmeyi yalnız PSNR ve SSIM ile sınırlamamasıdır. FA, MD, AD, RD, PDD ve corpus callosum fiber traktografisi gibi downstream fiziksel ve anatomik ölçütler de incelenmektedir.

Üçüncü güçlü yön, HCP sağlıklı yetişkin verisine ek olarak farklı üretici MRI sistemiyle elde edilmiş özel Parkinson hasta verisinde de değerlendirme yapılmasıdır.

Temel sınırlılıklar ve yorum sınırı

Parkinson veri seti yalnız 12 hastadan oluşmaktadır. Kaynak farklı merkezlerden geniş çok-merkezli klinik doğrulama raporlamamaktadır.

Yöntem yüksek-yönlü mevcut veri setlerinden oluşturulan altı yönlü girişler üzerinde değerlendirilmiştir; gerçek klinik iş akışında baştan yalnız altı yönün prospektif olarak edinildiği bağımsız büyük ölçekli bir uygulama raporlanmamaktadır.

Kaynakta DuTD'nin model karmaşıklığı, inference süresi veya klinik cihaz üzerinde gerçek zamanlı çalışma maliyeti ayrıntılı performans tablosuyla verilmemektedir.

Ablasyon metni ile Tablo 4 arasında SR deney numaraları konusunda iç tutarsızlık bulunmaktadır.

Çalışma henüz hakem değerlendirmesinden geçmemiş bir preprinttir; sonuçlar nihai hakemli kanıt olarak değerlendirilmemelidir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün başlık: Dual-Domain Denoising with Minimal Number of Directions for Diffusion Tensor Imaging

Yazarlar: Haoyu Zhang, Di Guo, Feiqiang Guan, Chengsong Zeng, Chen Qian, Ruibo Song, Xianwang Jiang, Kaihua Zhang, Tao Gong, Xiaobo Qu

Eş katkı: Haoyu Zhang ve Di Guo

Sorumlu yazarlar: Tao Gong ve Xiaobo Qu

Kurumlar: Pen-Tung Sah Institute of Micro-Nano Science and Technology, Xiamen University-Neusoft Medical Magnetic Resonance Imaging Joint Research and Development Center, Fujian Provincial Key Laboratory of Plasma and Magnetic Resonance, Xiamen University; School of Computer and Information Engineering, Xiamen University of Technology; Department of Electronic Science, Xiamen University; Institute of Research and Clinical Innovations, Neusoft Medical Systems Co., Ltd.; Neusoft Medical System; School of Psychology, Shandong Normal University; Departments of Radiology, Shandong Provincial Hospital Affiliated to Shandong First Medical University.

Kaynak türü: Preprint araştırma makalesi.

Yayın durumu: PDF “Preprint submitted to Elsevier” ibaresini taşımaktadır.

Hakemlik: Kaynak açıkça “This preprint research paper has not been peer reviewed” demektedir.

SSRN: https://ssrn.com/abstract=7313441

DOI: Yüklenen PDF'de belirtilmemiştir.

Lisans: Kaynak PDF'de açık lisans belirtilmemiştir.

Ana yöntem: Dual-Domain Tensor Denoising (DuTD), görüntü alanında IDNet ve tensör/parametre alanında TDNet.

Ana veri kaynakları: Human Connectome Project ve Shandong Provincial Hospital Parkinson hasta verisi.

Parkinson etik onayı: No. 2023-672.

Karşılaştırma yöntemleri: tMPPCA, CTNet ve DeepDTI.

Temel değerlendirme metrikleri: PSNR, SSIM, FA/MD/AD/RD MAE, PDD açısal hata ve Dice katsayısı.

Finansman: Çalışma National Natural Science Foundation of China (62331021, 62371410, 82302149), Fujian Provincial Leading Talents in Scientific and Technological Innovation Program, Fujian Provincial Minjiang Scholar Program (405010126002), Lujiang Outstanding Scholar Program at Xiamen University of Technology, Nanqiang Outstanding Talents Program at Xiamen University, Zhou Yongtang Fund for High Talents Team (0621-Z0332004), Natural Science Foundation of Shandong Province (ZR2020QH267) ve China Postdoctoral Science Foundation (2022M711987) tarafından kısmen desteklenmiştir.

Çıkar çatışması: Kaynak, C. Qian, R. Song ve X. Jiang'ın Neusoft Medical Systems Co., Ltd. çalışanı olduğunu bildirmektedir.

Önemli kaynak içi tutarsızlık: Ablasyon açıklamasındaki SR deney numaraları ile Tablo 4'ün SR işaretleri uyuşmamaktadır. Tablo 4 SR'yi 2, 4 ve 6 numaralı deneylerde göstermektedir.

Temel yorum sınırı: Sonuçlar görüntü denoising ve difüzyon parametresi/traktografi rekonstrüksiyonu performansına ilişkindir. Çalışma klinik tanısal doğruluk, hasta sonucu veya gerçek altı-yönlü klinik tarama süresi üzerine doğrudan sonuç sunmamaktadır.