Dual-Domain Tensor Denoising (DuTD), усули омӯзиши амиқи ду-соҳавӣ мебошад, ки барои ҳамзамон тоза кардани додаҳои тасвирбардории тензори диффузионӣ, ки танҳо аз шаш самти диффузияи ҳадди ақали назариявӣ ба даст омадаанд, ҳам дар соҳаи тасвир ва ҳам дар соҳаи параметрҳои физикии тензори диффузия таҳия шудааст. Ҳадафи таҳқиқот ин аст, ки арзёбии боэътимодтари параметрҳои DTI ва пайгирии нахҳо, ки шумораи зиёди самтҳои диффузия таъмин карда метавонанд, танҳо аз додаҳои вурудии шашсамта бо дақиқии ҳарчи баландтар дубора ба даст оварда шаванд. Дар DuTD шабакаи тозакунии тасвир IDNet иттилооти анатомӣ ва сохториро дар тасвирҳои DWI коркард мекунад, дар ҳоле ки TDNet намунаи физикии диффузияи обро дар тензори диффузия, ки аз додаҳои шашсамта арзёбӣ шудааст, коркард менамояд. Натиҷаҳои ду шоха дубора дар соҳаи тасвир якҷо карда мешаванд. Дар додаҳои Human Connectome Project, DuTD нисбат ба усулҳои муқоисашудаи tMPPCA, CTNet ва DeepDTI хатоҳои камтари PDD, FA, AD, MD ва RD гузориш кардааст; дар додаҳои беморони Паркинсон, махсусан барои MD ва RD бартарӣ нишон додааст. Бо вуҷуди ин, таҳқиқот preprint аст, аз баррасии ҳамтоён нагузаштааст ва мустақиман чен накардааст, ки истифодаи шаш самт вақти воқеии сканкунии клиникиро ба миқдори муайяни дақиқа ё фоиз кам мекунад.
DTI усули ғайриинвазивии MRI мебошад, ки бо чен кардани то чӣ андоза ҳаракат кардани молекулаҳои об дар самтҳои гуногун дар микросохторҳои самтдор, аз ҷумла моддаи сафед, дар бораи микросохтори бофта маълумот медиҳад. Тензори диффузия бо матритсаи симметрии 3×3 ифода шуда, шаш параметри мустақил дорад. Аз ин рӯ, барои ҳал кардани тензор аз ҷиҳати математикӣ ҳадди ақал шаш самти мустақили диффузия лозим аст. Аммо дар таҳқиқоти амалии MRI барои устувории бештар ба таносуби сигнал-ғавғо ва арзёбии боэътимодтари параметрҳо 30, 64 ё бештар самт истифода шуда метавонад. Камбудӣ он аст, ки шумораи бештари самтҳо вақти дарозтари ҷамъоварии додаҳоро талаб мекунад.
Ғояи асосии DuTD ин аст, ки ғавғо танҳо ҳамчун вайроншавии пикселӣ дар тасвир баррасӣ нашавад. Тензори диффузия сохтори физикии ҳаракати молекулаҳои обро дар бофта дар бар мегирад. Аз ин рӯ, тоза кардани тензоре, ки аз тасвири пурғавғо ҳисоб шудааст, имкон медиҳад иттилооти анатомии тасвир дар якҷоягӣ бо иттилооти физикии диффузия истифода шавад. Ибораи “dual-domain” дар таҳқиқот маҳз ба ин ду сатҳи намояндагӣ мувофиқат мекунад.
Дар санҷишҳои HCP, дар намунаи намояндагии яксамтаи DWI, дар Расми 7-и манбаъ PSNR барои тасвири хом 32,17 dB, барои tMPPCA 34,29 dB, барои CTNet 36,77 dB, барои DeepDTI 37,09 dB ва барои DuTD 37,94 dB нишон дода шудааст. Дар таҳлили тақсимоти 1.260 тасвири DWI дар маҷмӯи санҷишии тамоми майна низ муаллифон гузориш медиҳанд, ки DuTD медианаи баландтари PSNR ва тақсимоти зичтари SSIM додааст.
Чаро DTI Ҳадди Ақал Шаш Самти Диффузияро Талаб Мекунад?
Азбаски тензори диффузия матритсаи симметрии 3×3 аст, он се узви диагоналӣ ва се узви мустақили ғайридиагоналӣ, яъне дар маҷмӯъ шаш коэффисиенти мустақил дорад; бинобар ин барои ҳал кардани тензор аз ҷиҳати назариявӣ ченкунӣ дар ҳадди ақал шаш самти мустақили диффузия лозим аст. Самтҳои бештар метавонанд системаи муодилаҳоро зиёдатӣ намунагирӣ карда, устуворӣ ба ғавғо ва суботи арзёбии параметрҳоро афзоиш диҳанд, аммо вақти ҷамъоварии додаҳои MRI-ро низ дароз мекунанд.
Сигнали бо диффузия вазншуда дар як пиксел дар манбаъ бо модели зерин ифода мешавад:
\[ S_q(p)=S_0(p)\exp\left[-b\,\mathbf{a}_q^{T}\mathbf{D}(p)\mathbf{a}_q\right]+n_q(p) \]
Дар ин ҷо \(S_q(p)\) сигнали ченшудаи пиксели \(p\) дар самти \(q\)-уми диффузия аст. \(S_0(p)\) сигнали истинодии бе вазнкунии диффузия дар ҳолати \(b=0\) мебошад. \(\mathbf{a}_q\) вектори самти градиенти диффузияи татбиқшуда аст. \(\mathbf{D}(p)\) тензори диффузия дар пиксел мебошад ва \(n_q(p)\) дар манбаъ ҳамчун ғавғои Rician модел карда шудааст.
Манбаъ қимати \(b\)-ро вобаста ба қувва ва вақтбандии градиент чунин муайян мекунад:
\[ b=\gamma^2\int_0^{TE} \left[ \int_0^t G(t')\,dt' \right]^2dt \]
\(\gamma\) таносуби гиромагнитӣ ва \(G(t)\) рафтори градиенти диффузияро бо гузашти вақт ифода мекунад. Ин сохтор нишон медиҳад, ки талафи сигнал дар тасвир танҳо тағйири тасодуфии контраст нест, балки аз таъсири мутақобилаи математикии градиенти татбиқшуда ва диффузияи самтдори об дар бофта ба вуҷуд меояд.
Тензори диффузия
Дар манбаъ тензори диффузия бо матритсаи симметрии зерин нишон дода шудааст:
\[ \mathbf{D}(p)= \begin{bmatrix} D_{xx}(p) & D_{xy}(p) & D_{xz}(p)\\ D_{xy}(p) & D_{yy}(p) & D_{yz}(p)\\ D_{xz}(p) & D_{yz}(p) & D_{zz}(p) \end{bmatrix} \]
Шаш коэффисиенти мустақил:
\[ \mathbf d(p)= [D_{xx},D_{yy},D_{zz},D_{xy},D_{xz},D_{yz}]^T \]
метавонад ба шакли векторӣ дароварда шавад. Бо матритсаи тарҳрезие, ки тибқи самтҳои диффузия сохта шудааст, модели логарифмии сигнал:
\[ \mathbf y=\mathbf G\mathbf d+\mathbf z \]
ба ин шакл оварда мешавад.
Манбаъ бо наздикшавии зерин асоснок мекунад, ки ғавғои тасвирии Rician пас аз табдили логарифмӣ зери фарзияи SNR-и баланд метавонад тақрибан рафтори Gaussian нишон диҳад:
\[ z_q(p)= \ln\left(1+\frac{n_q(p)}{S_q(p)}\right) \approx \frac{n_q(p)}{S_q(p)} \]
Дар доираи ин наздикшавӣ, арзёбии маъмултарини квадратҳои хурдтарин барои параметрҳои тензори диффузия:
\[ \min_{\mathbf d}\|\mathbf y-\mathbf G\mathbf d\|_2 \]
ба ин шакл навишта мешавад. Манбаъ барои асосноккунии муфассали Муодилаи 5 ба “Appendix A” ишора мекунад; аммо дар PDF-и 10-саҳифагии боршуда Appendix A мавҷуд нест. Аз ин рӯ, набояд барориши иловагӣ тавре аз нав сохта шавад, ки гӯё дар манбаъ мавҷуд бошад.
FA, MD, AD ва RD чиро ифода мекунанд?
Қиматҳои хоси тензори диффузия имкони ҳисоб кардани параметрҳои маъмули миқдории DTI-ро фароҳам меоранд.
| Параметр | Номи пурра | Шарҳи асосии дар манбаъ овардашуда |
|---|---|---|
| FA | Fractional Anisotropy | Дараҷаи самтдор будани диффузияро ифода мекунад; бо ташкил ва якпорчагии самтдори нахҳои моддаи сафед алоқаманд аст. |
| MD | Mean Diffusivity | Андозаи миёнаи диффузияро дар ҳамаи самтҳо ифода мекунад ва бо зичии бофта/тағйироти микросохторӣ алоқаманд аст. |
| AD | Axial Diffusivity | Диффузияро дар тӯли меҳвари асосии диффузия чен мекунад; дар манбаъ бо якпорчагии аксонӣ алоқаманд карда мешавад. |
| RD | Radial Diffusivity | Диффузияро перпендикуляр ба меҳвари асосӣ ифода мекунад; дар манбаъ ҳамчун параметре баррасӣ мешавад, ки дар бораи якпорчагии миелин маълумот медиҳад. |
| PDD | Principal Diffusion Direction | Самти вектори хоси асосии тензори диффузияро ифода мекунад; барои дақиқии трактографияи нахҳо муҳим аст. |
Ин тафсирҳои биологӣ худ аз худ нишондиҳандаҳои ташхисӣ нестанд. Ҳадафи таҳқиқот таъмин кардани арзёбии дақиқтари ин параметрҳо аз DTI-и шашсамта мебошад; на ташхис кардани бемории Паркинсон бо истифода аз DuTD.
Миелин ва диффузияи самтдори об
Расми 3 дар саҳифаи 3-и манбаъ ба таври консептуалӣ нишон медиҳад, ки бо зиёд шудани осеби миелин дар ҳуҷайраи асаб анизотропияи самтдори диффузияи об кам мешавад. Расм диаграммаи тавзеҳии биотиббӣ мебошад, ки бо BioGDP кашида шудааст; набояд ҳамчун тасвири мустақими гистологӣ ё микроскопияи аз бемор гирифташуда тафсир шавад.
Ин робитаи физикӣ асоси шохаи соҳаи параметрии DuTD мебошад. Ҳатто агар намуди тасвир байни тасвирҳои пурғавғо ва баланд-SNR тағйир ёбад, физикаи асосии диффузияи бофта ба ҳамон сохтори биологӣ вобаста аст. Муаллифон ин иттилооти физикиро ҳамчун пули дониши пешакӣ истифода мебаранд.
DuTD Чист ва Тозакунии Ғавғои Ду-Соҳавӣ Чӣ Гуна Кор Мекунад?
DuTD, меъмории омӯзиши амиқи ду-соҳавӣ аст, ки тасвирҳои DWI-ро бо IDNet дар соҳаи тасвир ва тензорҳои диффузияро, ки аз ин тасвирҳо арзёбӣ шудаанд, бо TDNet дар соҳаи параметрҳои физикӣ алоҳида аз ғавғо тоза карда, тензори тозашударо боз ба соҳаи тасвир табдил медиҳад ва ду натиҷаро бо вазн якҷо мекунад. Ҳамин тавр, ҳам текстураи анатомии тасвир ва ҳам сохтори физикии тензории диффузияи об дар як қарори ниҳоии denoising саҳм мегузоранд.
Соҳаи тасвир: IDNet
Вазифаи IDNet кам кардани ғавғо дар тасвирҳои DWI бо истифода аз сохтори умумии анатомӣ ва хусусиятҳои сигналии хоси самтҳо мебошад, ки тасвири b=0 ва шаш самти диффузия дар худ доранд.
Дар манбаъ гуфта мешавад, ки вуруди IDNet тасвири b=0 ва гурӯҳи тасвирҳои шашсамтаро дар бар мегирад. Ҳамин тавр шабака метавонад на танҳо аз як буриши DWI, балки аз монандиҳои сохтории байни каналҳо низ истифода барад.
Соҳаи параметрҳо: TDNet
Вуруди TDNet харитаи тензори диффузия мебошад, ки аз DTI-и шашсамта бо усули квадратҳои хурдтарин ҳисоб карда шудааст. Дар ин ҷо ҳадаф танҳо тоза кардани шиддатҳои тасвир нест, балки тоза кардани шаш ҷузъи тензорӣ мебошад, ки диффузияи обро дар бофта тавсиф мекунанд.
Тензоре, ки TDNet аз ғавғо тоза кардааст, сипас дар шаш самти додашудаи диффузия дубора ба соҳаи тасвир табдил дода мешавад.
Якҷо кардани ду соҳа
Дар Муодилаи 7-и манбаъ натиҷаи ниҳоӣ бо якҷокунии вазншудаи зерин муайян шудааст:
\[ \mathcal I_{\text{output}} = (1-\lambda)\widehat{\mathcal I}^{D_6}_{6} + \lambda\mathcal I^{\widehat D_6}_{6} \]
\(\widehat{\mathcal I}^{D_6}_{6}\) гурӯҳи DWI-ро ифода мекунад, ки IDNet дар соҳаи тасвир тоза кардааст; \(\mathcal I^{\widehat D_6}_{6}\) натиҷаест, ки бо бозгардондани тензори тозакардаи TDNet ба соҳаи тасвир ба даст меояд; \(\lambda\) бошад коэффисиенти вазн аст, ки саҳми ду соҳаро муайян мекунад.
Манбаъ дар бахши усул қимати ададии \(\lambda\)-ро нишон намедиҳад; аз ин рӯ набояд қимат сохта шавад.
Функсияҳои шабакавии IDNet ва TDNet
Манбаъ ду шохаро бо меъмориҳои шабеҳи DNet, аммо бо вазнҳои алоҳидаи омӯзишшаванда тавсиф мекунад:
\[ \widehat{\mathcal I}^{D_6}_{6} = f_{\mathrm{DNet}} \left( \mathcal I^{D_6}_{6}\mid\Theta^I \right) \]
\[ \widehat D_6= f_{\mathrm{DNet}} \left( D_6\mid\Theta^D \right) \]
\(\Theta^I\) вазнҳои шабакаи соҳаи тасвир ва \(\Theta^D\) вазнҳои шабакаи соҳаи тензор мебошанд. Яъне, гарчанде ки ду шоха аз ҷиҳати меъморӣ шабеҳанд, онҳо як шабакаи ягона бо параметрҳои муштарак нестанд.
Меъмории DNet
Дар манбаъ DNet ҳамчун меъмории encoder–decoder-и U-шакли панҷқабата оварда шудааст. Фарқи муҳими он аз сохторҳои классикии монанди U-Net ин аст, ки барои нигоҳ доштани тафсилот харитаҳои тасвир ва хусусиятҳо бе истифодаи down-sampling бо ҳалли пурра коркард мешаванд.
| Ҷузъ | Сохтори дар манбаъ додашуда |
|---|---|
| Қабати Embedding | 500 филтри 3×3 convolution, stride 1, padding 1 + ReLU |
| Encoder | convolution бо 500 филтр + batch normalization + ReLU |
| Decoder | convolution бо 1000 филтр + batch normalization + ReLU |
| Қабати баромади IDNet | пас аз қабати мобайнии 500-филтра convolution-и 7-каналӣ |
| Қабати баромади TDNet | пас аз қабати мобайнии 500-филтра convolution-и 6-каналӣ |
Модули Skip Residual
Модули Skip Residual (SR) барои кам кардани таъсири gradient vanishing дар шабакаҳои амиқ ва якҷо кардани хусусиятҳои мукаммалкунандаи тасвири b=0 ва каналҳои DWI дар самтҳои гуногун истифода мешавад.
Модули SR аз ду қабати convolution ва як модули squeeze-and-excitation (SE) channel attention иборат аст. Дар марҳилаи Squeeze бо global pooling иттилооти глобалии ҳар канал ҷамъ мешавад; дар марҳилаи excitation вобаста ба аҳамияти нисбии каналҳо вазнҳо сохта мешаванд. Ҳамин тавр шабака метавонад ба каналҳое бештар диққат диҳад, ки иттилооти сохтории муфидтар доранд.
Чаро Истифодаи Якҷояи Соҳаи Тасвир ва Тензор Метавонад Аз Як Соҳа Беҳтар Бошад?
Дар ҳоле ки соҳаи тасвир иттилооти канорҳои анатомӣ, текстура ва шиддатро хуб нигоҳ медорад, соҳаи тензор сохтори физикии самтдори диффузияи обро бевосита ифода мекунад; DuTD бо фарзияи он тарҳрезӣ шудааст, ки ин ду намояндагӣ якдигарро пурра мекунанд. Дар таҳқиқоти аблятсионии манбаъ таҷрибаҳое, ки соҳаи тасвир ва параметрро якҷо истифода карданд, нисбат ба таҷрибаҳои яксоҳа қиматҳои баландтари PSNR ва SSIM доданд.
Масалан, дар Ҷадвали 4-и манбаъ бе модули SR қимати PSNR барои танҳо соҳаи тасвир 37,37±1,70 dB, барои танҳо соҳаи параметр 36,51±1,78 dB ва ҳангоми истифодаи якҷояи ду соҳа 37,75±1,74 dB мебошад.
Қиматҳои SSIM мутаносибан 0,9837±0,0066, 0,9808±0,0078 ва 0,9849±0,0062 оварда шудаанд. Ин натиҷа далели асосии аблятсионии саҳми ду-соҳавии мақола мебошад.
Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот
Маҷмӯи додаҳои HCP
Қисми b=0 ва b=1000 s/mm² аз додаҳои HCP WU-Minn-Ox Consortium истифода шудааст. Дар таҳқиқот аз додаҳои 25 калонсолони солим 20 нафар барои омӯзиш ва 5 нафар барои санҷиш ҷудо шудаанд.
Дар манбаъ гуфта мешавад, ки додаҳои HCP бо системаи 3 T Siemens Skyra MRI ва секвенсияи multiband diffusion гирифта шудаанд.
| Параметр | HCP |
|---|---|
| Системаи MRI | 3 T Skyra, Siemens Healthcare |
| Матритса | 174×145 |
| FOV | 210×180 mm² |
| Шумораи буришҳо | 70 |
| Ғафсии буриш | 1,25 mm |
| b-қиматҳои истифодашуда | 0 ва 1000 s/mm² |
| Намунаи таҳқиқот | 25 калонсолони солим |
| Омӯзиш/test | 20 / 5 нафар |
Таъсирҳои пасзамина бо skull mask хориҷ карда шуда, ба ҳисоб кардани функсияи талафот ва метрикаҳои арзёбӣ дохил карда нашудаанд. Ҳар маҷмӯи додаҳои тамоми майна мутобиқи шиддати максималии худ нормализатсия шудааст.
Маҷмӯи додаҳои беморони Паркинсон
Маҷмӯи хусусии додаҳои Паркинсон дар Shandong Provincial Hospital Affiliated to Shandong First Medical University аз 12 бемори ихтиёрӣ ҷамъоварӣ шудааст. Диапазони синну сол 55–74 аст ва манбаъ рақами тасдиқи кумитаи ахлоқро 2023-672 нишон медиҳад.
| Параметр | Маҷмӯи додаҳои Паркинсон |
|---|---|
| Иштирокчӣ | 12 бемори Паркинсон |
| Синну сол | 55–74 |
| Системаи MRI | 3 T Ingenia CX, Philips Healthcare |
| Секвенсия | Single-shot spin-echo EPI |
| Матритса | 112×112 |
| Шумораи буришҳо | 66 |
| Ҳалли in-plane | 2×2 mm² |
| Ғафсии буриш | 2 mm |
| b-қиматҳо | 0 ва 1000 s/mm² |
| Самти диффузия | 128 |
| Вақти умумии дар манбаъ овардашудаи ҷамъоварӣ | 47 дақиқа / бемор |
| Омӯзиш/test | %80 / %20 |
Додаҳои DICOM бо MRIcron ба формати NIfTI табдил дода шудаанд. Амалиётҳои skull stripping ва eddy-current correction бо FSL иҷро шуда, барои skull stripping fractional intensity threshold 0,4 оварда шудааст.
Тафсилоти омӯзиш
| Хусусият | IDNet | TDNet |
|---|---|---|
| Epoch | 75 | 60 |
| Batch size | 4 | 5 |
| Learning rate-и ибтидоӣ | 2,5×10-5 | 2,5×10-5 |
| Давомнокии ибтидоии LR | 50 epoch | 40 epoch |
| Қисми ниҳоӣ | 25 epoch, LR ×0,1 | 20 epoch, LR ×0,1 |
| Optimizer | Adam | Adam |
Азбаски бузургии ададии харитаҳои тензор паст аст, онҳо ҳангоми омӯзиш бо коэффисиенти 1000 масштаб карда шуда, пас аз denoising боз ба 1000 тақсим шуда, ба сатҳи муқаррарии амплитуда баргардонида шудаанд.
Ҳамаи усулҳо дар CentOS 7, дар сервере бо ду CPU-и 2,2 GHz Intel Xeon бо маҷмӯи 24 ядро, 128 GB RAM ва ҳашт Nvidia T4 GPU иҷро шудаанд.
Метрикаҳои арзёбӣ
Таҳқиқот иҷроишро дар се сатҳ арзёбӣ мекунад: сифати тасвир, дақиқии параметрҳои диффузия ва трактографияи нахҳои асабӣ.
PSNR
\[ PSNR= 10\log_{10} \left( \frac{MAX^2}{MSE} \right) \]
PSNR таносуби хатои пикселии тасвири denoised-ро нисбат ба истинод ба миқёси сигнал ба таври логарифмӣ ифода мекунад. Қимати баландтар маънои хатои камтарро дорад.
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 бо истифода аз муносибатҳои равшанӣ, дисперсия ва ковариатсия монандии сохториро чен мекунад. Ба як наздик шудани он монандии сохтории баландтарро ифода мекунад.
MAE барои параметрҳои диффузия
\[ MAE= \frac{1}{IJ} \sum_{i=0}^{I-1} \sum_{j=0}^{J-1} \left| Q(i,j)-\widehat Q(i,j) \right| \]
MAE-и паст нишон медиҳад, ки харитаи FA, MD, AD ё RD ба параметри истинод наздиктар аст.
Хатои кунҷии PDD
\[ PDD= \frac{1}{IJ} \sum_{i=0}^{I-1} \sum_{j=0}^{J-1} \arccos \left| \mathbf v_1(i,j) \widehat{\mathbf v}_1^{T}(i,j) \right| \]
Хатои PDD аз 0° то 90° мебошад. Ба 0° наздик шудани қимат нишон медиҳад, ки самти асосии диффузияи ҳисобшуда бо вектори хоси истинодӣ беҳтар ҳамоҳанг аст.
Коэффисиенти Dice барои трактографияи нахҳо
\[ Dice= \frac{ 2|\mathcal T\cap\widehat{\mathcal T}| }{ |\mathcal T|+ |\widehat{\mathcal T}| } \]
\(\mathcal T\) харитаи тракти нахҳои истинодиро ва \(\widehat{\mathcal T}\) харитаи трактро, ки аз додаҳои denoised гирифта шудааст, ифода мекунад. Dice-и баландтар ба ҳампӯшонии фазоии бештар байни ду харитаи нахҳо мувофиқ аст.
HCP: Сифати тасвир
Дар Расми 7-и саҳифаи 6-и манбаъ натиҷаҳои PSNR барои буриши намояндагии яксамтаи DWI чунинанд:
| Усул | PSNR |
|---|---|
| DWI-и хом | 32,17 dB |
| tMPPCA | 34,29 dB |
| CTNet | 36,77 dB |
| DeepDTI | 37,09 dB |
| DuTD | 37,94 dB |
Ин қиматҳо ба як тасвири намояндагӣ тааллуқ доранд. Тақсимотҳои Расми 8, ки барои 1.260 тасвири DWI дар маҷмӯи санҷишии тамоми майна таҳия шудаанд, тибқи шарҳи муаллифон нишон медиҳанд, ки DuTD баландтарин медианаи PSNR ва зичтарин тақсимоти SSIM-ро додааст.
HCP: Хатоҳои параметрҳои диффузия
| Метрика | Хом | tMPPCA | CTNet | DeepDTI | DuTD |
|---|---|---|---|---|---|
| PDD (°) | 21,22±1,98 | 19,18±2,17 | 18,13±2,43 | 16,60±2,57 | 16,53±2,32 |
| FA ×10 | 1,03±0,18 | 0,63±0,08 | 0,48±0,07 | 0,47±0,09 | 0,46±0,09 |
| AD ×104 | 1,54±0,31 | 1,03±0,13 | 0,84±0,10 | 0,89±0,20 | 0,74±0,11 |
| MD ×105 | 7,85±2,45 | 6,41±1,26 | 5,75±1,04 | 6,06±1,38 | 5,08±1,02 |
| RD ×105 | 9,67±2,56 | 7,17±1,27 | 6,12±1,03 | 6,12±1,19 | 5,51±1,04 |
Дар ҷадвали манбаъ PDD бо дараҷа дода шудааст; барои AD, MD ва RD воҳид ҳамчун mm²/ms нишон дода мешавад. Зарибҳои масштаб тавре ки дар ҷадвал нишон дода шудаанд, нигоҳ дошта шудаанд.
Дар ин ҷадвал DuTD дар ҳамаи метрикаҳои гузоришшуда пасттарин қимати хатогиро дорад.
Таҳлили визуалии FA ва самти асосии диффузия
Расми 9 дар саҳифаи 7 харитаҳои FA ва харитаҳои хатои мутлақро нисбат ба истинод муқоиса мекунад. Муаллифон гузориш медиҳанд, ки DuTD махсусан дар минтақаҳои шиддати паст анизотропияи маҳаллии бофтаро беҳтар нигоҳ медорад.
Расми 10 дар саҳифаи 8 харитаҳои pseudocolor ва хатои кунҷии вектори хоси асосиро нишон медиҳад. Хатоҳои PDD дар буриши намояндагӣ барои додаҳои хом 19,73°, барои tMPPCA 17,34°, барои CTNet 16,00°, барои DeepDTI 14,41° ва барои DuTD 14,25° мебошанд.
Дар харитаи рангаи FA дар Расми 11 натиҷаи DuTD ба истинод наздик менамояд; хусусиятҳои самтдори сохторҳои моддаи сафед, аз ҷумла минтақаҳои genu ва splenium-и corpus callosum ва superior longitudinal fasciculus, нигоҳ дошта шудаанд.
Трактографияи нахҳои corpus callosum
Fiber tracking бо DSI Studio анҷом дода шудааст. Параметрҳои дар манбаъ овардашуда:
- Ҳадди FA: 0,2
- Ҳадди кунҷ: 35°
- Шумораи seed point: 250.000
- Усули интегратсия: Euler
Натиҷаҳои Ҷадвали 2-и манбаъ:
| Усул | Dice | Tract count |
|---|---|---|
| Хом | 44,43% | 4.339 |
| tMPPCA | 54,89% | 8.058 |
| CTNet | 60,40% | 11.426 |
| DeepDTI | 59,22% | 12.269 |
| DuTD | 63,18% | 12.389 |
DuTD дар байни усулҳои муқоисашуда баландтарин коэффисиенти Dice-ро медиҳад. Tract count-и баландтар худ аз худ маънои трактографияи дақиқтарро надорад; манбаъ барои арзёбии дақиқӣ ҳампӯшонии Dice-ро низ алоҳида истифода мекунад ва шумораи нахҳои истинодӣ дар Ҷадвали 2 дода нашудааст.
Натиҷаҳои маҷмӯи додаҳои Паркинсон
| Метрика | Хом | tMPPCA | CTNet | DeepDTI | DuTD |
|---|---|---|---|---|---|
| PDD (°) | 21,22±2,28 | 20,33±2,13 | 18,35±2,31 | 16,90±2,37 | 16,89±2,24 |
| FA ×10 | 0,83±0,20 | 0,59±0,09 | 0,44±0,07 | 0,41±0,07 | 0,44±0,07 |
| AD ×104 | 1,18±0,25 | 0,89±0,10 | 0,67±0,10 | 0,63±0,09 | 0,62±0,08 |
| MD ×105 | 3,79±0,65 | 3,79±0,54 | 3,31±0,62 | 3,28±0,58 | 3,02±0,51 |
| RD ×105 | 6,42±1,24 | 5,14±0,88 | 3,97±0,71 | 5,14±0,88 | 3,72±0,59 |
Тибқи Ҷадвали 3, DuTD барои PDD, AD, MD ва RD пасттарин хатои ададиро медиҳад, дар ҳоле ки барои FA пасттарин хато ба DeepDTI тааллуқ дорад. Муаллифон дар бахши натиҷаҳо бартарии асосии DuTD-ро дар додаҳои Паркинсон махсусан тавассути MD ва RD таъкид мекунанд.
Дар муқоисаҳои FA color map дар саҳифаҳои 8 ва 9 гуфта мешавад, ки tMPPCA дар сарҳади моддаи хокистарӣ-сафед баъзе вайроншавиҳо ва хусусиятҳои нодурусти диффузияро нишон медиҳад, дар ҳоле ки CTNet ва DuTD дар минтақаи ишорашуда ба истинод наздиктаранд.
Таҳқиқоти аблятсионӣ
Таҳлили аблятсионӣ дар 420 тасвири HCP DTI саҳми соҳаи тасвир, соҳаи параметр ва истифодаи ду-соҳавиро муқоиса мекунад.
| Таҷриба | Соҳаи тасвир | Соҳаи параметр | SR | PSNR | SSIM |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ✓ | - | - | 37,37±1,70 | 0,9837±0,0066 |
| 2 | ✓ | - | ✓ | 37,40±1,74 | 0,9836±0,0067 |
| 3 | - | ✓ | - | 36,51±1,78 | 0,9808±0,0078 |
| 4 | - | ✓ | ✓ | 36,53±1,78 | 0,9809±0,0078 |
| 5 | ✓ | ✓ | - | 37,75±1,74 | 0,9849±0,0062 |
| 6 | ✓ | ✓ | ✓ | 37,76±1,77 | 0,9848±0,0063 |
Ҷадвал нишон медиҳад, ки таҷрибаҳои ду-соҳавӣ нисбат ба таҷрибаҳои яксоҳа PSNR ва SSIM-и баландтар ҳосил кардаанд. Модули SR дар ҳар се муқоиса PSNR-ро ба миқдори хеле кам зиёд мекунад. Аммо таъсир ба SSIM яксамт нест: дар натиҷаҳои соҳаи тасвир ва ду-соҳавӣ 0,0001 коҳиш ва дар натиҷаи соҳаи параметр 0,0001 афзоиш дида мешавад.
Ёддошти номувофиқии дохили манбаъ: Дар матни бахши аблятсия навишта шудааст, ки SR дар таҷрибаҳои 1, 3 ва 5 истифода шудааст, дар ҳоле ки аломатҳои Ҷадвали 4 нишон медиҳанд, ки SR дар таҷрибаҳои 2, 4 ва 6 истифода шудааст. Тағйироти PSNR дар ҷадвал ва ҷумлаи “SR module slightly improves PSNR” бо тафсири 2, 4 ва 6 мувофиқанд. Дар ин ҷо додаҳои ҷадвал нигоҳ дошта шуда, зиддияти матн пинҳон карда нашудааст.
DuTD-и Шашсамта Вақти Клиникии MRI-ро Чӣ Қадар Кам Мекунад?
Таҳқиқот иддао мекунад, ки имкони кам кардани шумораи самтҳои зарурии DTI ба ҳадди ақали назариявии шаш самт тавассути DuTD метавонад вақти тасвирбардориро ба таври назаррас кам кунад; аммо манбаъ дар сканкунии клиникии воқеии проспективии шашсамта дақиқаҳои сарфашуда ё камшавии фоизии вақтро мустақиман чен накардааст. Барои сканкунии 128-самтаи маҷмӯи додаҳои Паркинсон вақти умумии ҷамъоварӣ 47 дақиқа гузориш шудааст, аммо аз ин рақам ҳисоб кардани вақти нави тасдиқшуда барои DuTD-и шашсамта аз ҷониби манбаъ дастгирӣ намешавад.
Аз ин рӯ, изҳороте, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад:
“Агар арзёбии босифати параметрҳо бо додаҳои шашсамта муваффақ бошад, имкони кам кардани вақти сканкунии DTI вуҷуд дорад.”
Изҳороте, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад:
“DuTD сканкунии клиникиро ҳатман ба X дақиқа кам мекунад.”
Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад
- DuTD соҳаи тасвир ва соҳаи параметрҳои тензори диффузияро дар як чаҳорчӯбаи denoising муттаҳид мекунад.
- Дар таҷрибаҳои HCP, равиши ду-соҳавӣ нисбат ба аблятсияҳои яксоҳа PSNR ва SSIM-и баландтар ҳосил кардааст.
- Дар Ҷадвали 1-и HCP, DuTD барои PDD, FA, AD, MD ва RD дар байни усулҳои муқоисашуда пасттарин хатоҳоро додааст.
- Дар таҳлили corpus callosum, DuTD бо %63,18 Dice дар байни усулҳои муқоисашуда баландтарин ҳампӯшониро додааст.
- Дар додаҳои Паркинсон, DuTD махсусан барои MD ва RD нисбат ба DeepDTI MAE-и пасттар нишон додааст.
- Шаш самт барои ҳал кардани шаш параметри мустақили тензори стандартии диффузия ҳадди ақали назариявӣ аст.
Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад
- Нишон дода нашудааст, ки DuTD бемории Паркинсонро ташхис мекунад.
- Мустақиман чен карда нашудааст, ки DuTD-и шашсамта вақти сканкунии клиникиро ба фоиз ё дақиқаи муайян кам мекунад.
- Натиҷаҳои аз 12 бемори Паркинсон гирифташударо ба тамоми аҳолии Паркинсон умумӣ кардан мумкин нест.
- Исбот нашудааст, ки модел дар беморхонаҳои гуногун, истеҳсолкунандагони гуногуни MRI, b-қиматҳои гуногун ва протоколҳои гуногун ҳамон иҷроишро медиҳад.
- PSNR ё SSIM-и баланд худ аз худ афзоиши дақиқии ташхисии клиникиро нишон намедиҳад.
- Tract count-и баландтар худ аз худ маънои реконструксияи дақиқтари нахҳоро надорад.
- Таҳқиқот нашри ниҳоии аз баррасии ҳамтоён гузашта нест.
Ҷиҳатҳои қавии таҳқиқот
Ҷиҳати муҳими методологии таҳқиқот он аст, ки барқарорсозии тасвирро танҳо ба монандии визуалӣ дар фазои тасвир вогузор намекунад. Кӯшиши ворид кардани иттилооти физикии самтдори бофта ба модел тавассути тензори диффузия барои усули тасвирбардорие чун DTI, ки бо модели физикӣ сахт пайваст аст, интихоби тарҳрезии маънодор мебошад.
Ҷиҳати қавии дуюм ин аст, ки арзёбиро танҳо бо PSNR ва SSIM маҳдуд намекунад. Меъёрҳои физикӣ ва анатомии downstream, аз ҷумла FA, MD, AD, RD, PDD ва трактографияи нахҳои corpus callosum низ баррасӣ мешаванд.
Ҷиҳати қавии сеюм ин аст, ки илова ба додаҳои калонсолони солими HCP, арзёбӣ дар додаҳои хусусии беморони Паркинсон, ки бо системаи MRI-и истеҳсолкунандаи дигар гирифта шудааст, низ гузаронида шудааст.
Маҳдудиятҳои асосӣ ва ҳудуди тафсир
Маҷмӯи додаҳои Паркинсон танҳо аз 12 бемор иборат аст. Манбаъ санҷиши васеи клиникии бисёрмарказиро аз марказҳои гуногун гузориш намекунад.
Усул дар вурудҳои шашсамтае арзёбӣ шудааст, ки аз маҷмӯи додаҳои мавҷудаи бисёрсамта сохта шудаанд; татбиқи мустақили бузургмиқёс дар ҷараёни воқеии клиникӣ, ки аз оғоз танҳо шаш самт ба таври проспективӣ гирифта шудаанд, гузориш нашудааст.
Дар манбаъ мураккабии модели DuTD, вақти inference ё арзиши кори вақти воқеӣ дар дастгоҳи клиникӣ бо ҷадвали муфассали иҷроиш дода нашудааст.
Байни матни аблятсия ва Ҷадвали 4 дар бораи рақамҳои таҷрибаҳои SR номувофиқии дохилӣ вуҷуд дорад.
Таҳқиқот ҳанӯз preprint-и аз баррасии ҳамтоён нагузашта мебошад; натиҷаҳо набояд ҳамчун далели ниҳоии рецензияшуда арзёбӣ шаванд.
Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул
Унвони аслӣ: Dual-Domain Denoising with Minimal Number of Directions for Diffusion Tensor Imaging
Муаллифон: Haoyu Zhang, Di Guo, Feiqiang Guan, Chengsong Zeng, Chen Qian, Ruibo Song, Xianwang Jiang, Kaihua Zhang, Tao Gong, Xiaobo Qu
Саҳми баробар: Haoyu Zhang ва Di Guo
Муаллифони масъул: Tao Gong ва Xiaobo Qu
Муассисаҳо: 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.
Навъи манбаъ: Мақолаи таҳқиқотии preprint.
Ҳолати нашр: PDF ибораи “Preprint submitted to Elsevier”-ро дорад.
Ҳолати баррасии ҳамтоён: Манбаъ ошкоро мегӯяд: “This preprint research paper has not been peer reviewed”.
SSRN: https://ssrn.com/abstract=7313441
DOI: Дар PDF-и боршуда нишон дода нашудааст.
Иҷозатнома: Дар PDF-и манбаъ иҷозатномаи кушода нишон дода нашудааст.
Усули асосӣ: Dual-Domain Tensor Denoising (DuTD), IDNet дар соҳаи тасвир ва TDNet дар соҳаи тензор/параметр.
Манбаъҳои асосии додаҳо: Human Connectome Project ва додаҳои беморони Паркинсон аз Shandong Provincial Hospital.
Тасдиқи ахлоқии Паркинсон: No. 2023-672.
Усулҳои муқоиса: tMPPCA, CTNet ва DeepDTI.
Метрикаҳои асосии арзёбӣ: PSNR, SSIM, FA/MD/AD/RD MAE, хатои кунҷии PDD ва коэффисиенти Dice.
Маблағгузорӣ: Таҳқиқот қисман аз ҷониби 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) ва China Postdoctoral Science Foundation (2022M711987) дастгирӣ шудааст.
Бархӯрди манфиатҳо: Манбаъ гузориш медиҳад, ки C. Qian, R. Song ва X. Jiang кормандони Neusoft Medical Systems Co., Ltd. мебошанд.
Номувофиқии муҳими дохили манбаъ: Рақамҳои таҷрибаҳои SR дар шарҳи аблятсия бо аломатҳои SR дар Ҷадвали 4 мувофиқат намекунанд. Ҷадвали 4 SR-ро дар таҷрибаҳои 2, 4 ва 6 нишон медиҳад.
Ҳудуди асосии тафсир: Натиҷаҳо ба иҷроиши denoising-и тасвир ва реконструксияи параметрҳои диффузия/трактография дахл доранд. Таҳқиқот дар бораи дақиқии ташхисии клиникӣ, натиҷаи бемор ё вақти воқеии сканкунии клиникии шашсамта натиҷаи мустақим пешниҳод намекунад.
Шарҳ гузоред
Нишонии почтаи электронии шумо нашр намешавад. Майдонҳои ҳатмӣ бо * нишон дода шудаанд