Core Concepts
다중 조건 잠재 확산 모델을 이용하여 대조 증강 동적 대조 강화 자기공명영상을 합성하고, 방사선학 기반 이미지 품질 평가 방법을 제안한다.
Abstract
이 연구는 다중 조건 잠재 확산 모델을 이용하여 대조 증강 동적 대조 강화 자기공명영상(DCE-MRI)을 합성하는 방법을 제안한다. 주요 내용은 다음과 같다:
사전 대조 영상, 텍스트 메타데이터, 획득 시간 정보를 활용하여 대조 증강 DCE-MRI 영상을 합성하는 ContrastControlNet(CC-Net) 모델을 개발했다.
방사선학 기반 이미지 품질 평가 지표인 Fr´
echet 방사선학 거리(FRD)를 제안하고 검증했다. FRD는 실제 및 합성 영상에서 추출한 영상 바이오마커 분포의 차이를 측정한다.
CC-Net 모델은 실제 DCE-MRI 영상과 유사한 대조 증강 패턴을 생성할 수 있음을 보였다. FRD, FID, LPIPS, MSE 등의 지표에서 사전 대조 영상 대비 큰 성능 향상을 달성했다.
이 연구 결과는 대조 증강제 투여가 제한된 환자군에서 비침습적인 종양 탐지 및 위치 파악을 위한 자기공명영상 스크리닝 기술로 활용될 수 있다.
Stats
사전 대조 영상과 실제 DCE-MRI 영상 간 평균 제곱 오차(MSE)는 51.18±17.80이다.
CC-Net 모델로 합성한 DCE-MRI 영상과 실제 DCE-MRI 영상 간 MSE는 46.92±15.40이다.
Quotes
"대조 증강제 투여는 신장 기능 장애, 임신 등의 환자군에서 제한되며 부작용 위험이 있어 대체 방법이 필요하다."
"본 연구는 대조 증강 DCE-MRI 영상을 합성하고 방사선학 기반 품질 평가 지표를 제안함으로써 대조 증강제 투여 없이도 종양 탐지 및 위치 파악이 가능한 자기공명영상 스크리닝 기술의 발전에 기여한다."