Imaging del tensore di diffusione (DTI) fornisce spunti cruciali sulla
microstruttura del cervello umano, ma l'acquisizione può richiedere molto tempo
rispetto ai più facilmente disponibili pesati T1 (T1w) risonanza magnetica
(risonanza magnetica). Per affrontare questa sfida, proponiamo un modello di ponte di diffusione per 3D
traduzione dell'immagine cerebrale tra le modalità T1w MRI e DTI. Il nostro modello impara a farlo
generare anisotropia frazionaria DTI di alta qualità (FA) immagini da immagini T1w e
viceversa, consentendo l'aumento dei dati in modalità incrociata e riducendo la necessità di
vasta acquisizione di DTI. Valutiamo il nostro approccio utilizzando la percezione
somiglianza, accordo a livello di pixel, e metriche di coerenza distributiva,
dimostrando ottime prestazioni nel catturare strutture anatomiche e
preservando le informazioni sull’integrità della sostanza bianca. L'utilità pratica del
i dati sintetici sono convalidati attraverso la classificazione del sesso e della malattia di Alzheimer
compiti di classificazione, dove le immagini generate raggiungono prestazioni comparabili
ai dati reali. Il nostro modello di ponte di diffusione offre una soluzione promettente per
migliorare i set di dati di neuroimaging e supportare il processo decisionale clinico, con
il potenziale di avere un impatto significativo sulla ricerca clinica e sul neuroimaging
pratica.

Questo articolo esplora i giri e le loro implicazioni.

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