Transformer-Based T2-weighted MRI Synthesis from T1-weighted Images

计算机科学 人工智能 变压器 编码器 模态(人机交互) 模式识别(心理学) 生成对抗网络 基本事实 深度学习 缺少数据 机器学习 电压 量子力学 操作系统 物理
作者
Kai Pan,Pujin Cheng,Ziqi Huang,Li Lin,Xiaoying Tang
标识
DOI:10.1109/embc48229.2022.9871183
摘要

Multi-modality magnetic resonance (MR) images provide complementary information for disease diagnoses. However, modality missing is quite usual in real-life clinical practice. Current methods usually employ convolution-based generative adversarial network (GAN) or its variants to synthesize the missing modality. With the development of vision transformer, we explore its application in the MRI modality synthesis task in this work. We propose a novel supervised deep learning method for synthesizing a missing modality, making use of a transformer-based encoder. Specifically, a model is trained for translating 2D MR images from T1-weighted to T2-weighted based on conditional GAN (cGAN). We replace the encoder with transformer and input adjacent slices to enrich spatial prior knowledge. Experimental results on a private dataset and a public dataset demonstrate that our proposed model outperforms state-of-the-art supervised methods for MR image synthesis, both quantitatively and qualitatively. Clinical relevance- This work proposes a method to synthesize T2-weighted images from T1-weighted ones to address the modality missing issue in MRI.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
dove发布了新的文献求助10
刚刚
111完成签到,获得积分20
刚刚
FashionBoy应助葫芦家二娃采纳,获得10
1秒前
1秒前
超帅彩虹发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
改论文不看剧应助碎星采纳,获得10
3秒前
zch19970203发布了新的文献求助10
3秒前
nannan完成签到,获得积分10
3秒前
ZT发布了新的文献求助10
3秒前
111发布了新的文献求助10
3秒前
脑洞疼应助qingxu采纳,获得10
4秒前
霜降发布了新的文献求助10
4秒前
123发布了新的文献求助10
5秒前
顾矜应助年轻的仙人掌采纳,获得10
5秒前
在水一方应助hanhan采纳,获得10
5秒前
6秒前
qaa2274278941发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
6秒前
大鲨鱼发布了新的文献求助10
6秒前
nkk发布了新的文献求助20
7秒前
azaa完成签到,获得积分10
7秒前
不安雁开发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
7秒前
Lay发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
9秒前
10秒前
10秒前
没有蛀牙发布了新的文献求助10
10秒前
hanhan完成签到,获得积分20
11秒前
11秒前
Caism完成签到,获得积分10
11秒前
丹布里发布了新的文献求助10
11秒前
znn发布了新的文献求助10
11秒前
爱学习完成签到,获得积分10
11秒前
完美世界应助Sciencefool采纳,获得10
11秒前
高分求助中
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Effective Learning and Mental Wellbeing 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3974643
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519094
关于积分的说明 11196979
捐赠科研通 3255182
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1797700
邀请新用户注册赠送积分活动 877100
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806130