Hochauflösende und stimulusunabhängige Super-Auflösung von Ultrahochfeld-Funktions-MRT

核心概念

Eine tiefenbasierte Lernmethode zur Super-Auflösung von Funktions-MRT-Daten kann die räumliche Auflösung deutlich verbessern, ohne die Aufnahmezeit übermäßig zu verlängern. Dies ermöglicht eine genauere Visualisierung der neuronalen Aktivität, selbst bei Verwendung von Trainingsdaten aus unterschiedlichen Studien und Aufgaben.

摘要

Die Studie präsentiert eine tiefenbasierte Methode zur Super-Auflösung von Funktions-MRT-Daten, die eine deutliche Verbesserung der räumlichen Auflösung ermöglicht, ohne die Aufnahmezeit übermäßig zu verlängern.

Die Methode verwendet ein 3D-konvolutionelles neuronales Netzwerk, das mit einem domänenrandomisierungsbasierten Verfahren trainiert wird. Dadurch kann das Netzwerk an verschiedene Auflösungen und Aufgaben angepasst werden, ohne erneut trainiert werden zu müssen.

Die Leistungsfähigkeit der Methode wird anhand der Visualisierung von bewegungsselektiven Arealen im visuellen Kortex demonstriert. Selbst bei Verwendung von Trainingsdaten aus unterschiedlichen Studien und Aufgaben können die feinskaligen bewegungsselektiven Areale zuverlässig dargestellt werden, was mit herkömmlichen Methoden auf Basis von Daten mit geringerer Auflösung nicht möglich wäre.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Super-Auflösung das Potenzial hat, die räumliche Auflösung von Funktions-MRT-Daten deutlich zu verbessern und somit die Untersuchung der neuronalen Aktivität auf mesoskaliger Ebene zu ermöglichen, ohne die Aufnahmezeit übermäßig zu verlängern.

统计

Die Studie verwendet Funktions-MRT-Daten mit einer nominellen Voxelgröße von 1 mm, die in einem 7-Tesla-Magnetresonanztomografen aufgenommen wurden.
Die Trainingsdaten stammen von 4 Probanden und umfassen Ruhezustand-Messungen sowie Messungen mit Stereogrammen, die Bewegung in der Tiefe oder in der Frontalebene darstellen.
Die Testdaten stammen von 5 Probanden und umfassen Messungen mit bewegten und stationären konzentrischen Ringen sowie Messungen mit farblich variierenden und luminanzvariierten Stimuli.

引用

"Unsere Methode ist adaptiv an verschiedene Auflösungen und Aufgaben anpassbar, ohne erneut trainiert werden zu müssen, was von einer domänenrandomisierungsbasierten Datensimulationsstrategie profitiert."
"Die Konsistenz der Beobachtungen über fünf Testprobanden hinweg unterstreicht die Robustheit unseres SR-Modells über Probanden und Stimuli hinweg."

从中提取的关键见解

Resolution- and Stimulus-agnostic Super-Resolution of Ultra-High-Field Functional MRI

by Hongwei Bran... 在 arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.14918.pdf

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