Estimation of the T2 distribution from multi-echo T2-Weighted MRI (T2W) data can provide insight into the microscopic content of tissue using macroscopic imaging. This information can be used as a biomarker for several pathologies, such as tumor characterization, osteoarthritis, and neurodegenerative diseases. Recently, deep neural network (DNN) based methods were proposed for T2 distribution estimation from MRI data. However, these methods are highly sensitive to distribution shifts such as variations in the echo-times (TE) used during acquisition. Therefore, DNN-based methods cannot be utilized in large-scale multi-institutional trials with heterogeneous acquisition protocols. We present P2T2, a new physically-primed DNN approach for T2 distribution estimation that is robust to different acquisition parameters while maintaining state-of-the-art estimation accuracy. Our P2T2 model encodes the forward model of the signal decay by taking as input the TE acquisition array, in addition to the MRI signal, and provides an estimate of the corresponding T2 distribution as its output. Our P2T2 model has improved the robustness against distribution shifts in the acquisition process by more than 50% compared to the previously proposed DNN model. When tested without any distribution shifts, our model achieved about the same accuracy. Finally, when applied to real human MRI data, our P2T2 model produced the most detailed Myelin-Water fraction maps compared to both the MIML model and classical approaches. Our proposed physically-primed approach improved the generalization capacity of DNN models for T2 distribution estimation and their robustness against distribution shifts compared to previous approaches without compromising the accuracy.

对胎儿肺扩散加权MRI（DWI）的数据分析（IVIM）分析显示了提供定量成像的生物标志物的潜力，这些标志物是间接地反映出非侵入性胎儿肺肺部成熟评估的扩散和伪扩散的。然而，由于IVIM分析所需的大量不同的“ B值”图像，较长的获取时间，排除了临床可行性。我们介绍了Super-IVIM-DC一种深神经网络（DNN）方法，该方法将监督损失与数据矛盾项相结合，以实现IVIM分析以有限数量的B值获得的DWI数据。我们通过数值模拟，健康的志愿者研究和IVIM分析了胎儿DWI数据的胎儿肺成熟，从而证明了超级IVIM-DC在经典和最近的DNN方法中的附加价值。 ％添加结果我们的数值模拟和健康的志愿者研究表明，与以前的基于DNN的方法相比，来自有限DWI数据的IVIM模型参数的超级IVIM-DC估计值较低。此外，与经典和基于DNN的方法相比，胎儿肺有限的DWI数据的伪扩散分数参数的超级IVIM-DC估计与胎龄相关（0.242 vs. -0.079和0.239）。 Super-IVIM-DC有可能减少与IVIM数据分析DWI数据相关的长期获取时间，并为非侵入性胎儿肺成熟度评估提供临床上可行的生物标志物。

在过去的几年中，提出了多种基于深神经网络（DNN）的方法，以解决来自未取消采样的“ K-Space”（傅立叶域）数据的挑战性不足的反向问题。然而，反对采集过程中的变化和解剖学分布的不稳定性表明，与其经典的对应物相比，DNN体系结构对相关物理模型的概括不佳。较差的概括有效地排除了DNN适用于临床环境中不足采样的MRI重建。我们通过引入物理培养的DNN体系结构和培训方法来提高DNN方法的泛化MRI重建能力。除了模型体系结构中观察到的数据外，我们的体系结构还编码底面采样掩码，并采用适当的培训方法，该方法使用与各种无底采样掩码生成的数据一起鼓励模型概括了未散布的MRI重建问题。我们通过对公开可用的快速MRI数据集进行了广泛的实验，证明了我们的方法的附加价值。我们的物理提出的方法达到了增强的概括能力，这使得与获得的稳健性和解剖学分布的变化相比，尤其是在病理区域中，与香草DNN方法和DNN进行了显着提高，并在病理区域中进行了显着提高，并且受过培训的DNN训练，并接受了强烈的掩盖掩模的增强。接受训练的模型和代码以复制我们的实验，将在接受后用于研究目的。

敏感性张量成像（STI）是一种新兴的磁共振成像技术，它以二阶张量模型来表征各向异性组织磁敏感性。 STI有可能为白质纤维途径的重建以及在MM分辨率下的大脑中的髓磷脂变化的检测提供信息，这对于理解健康和患病大脑的大脑结构和功能具有很大的价值。但是，STI在体内的应用受到了繁琐且耗时的采集要求，以测量易感性引起的MR相变为多个（通常超过六个）的头部方向。由于头圈的物理限制，头部旋转角的限制增强了这种复杂性。结果，STI尚未广泛应用于体内研究。在这项工作中，我们通过为STI的图像重建算法提出利用数据驱动的先验来解决这些问题。我们的方法称为DEEPSTI，通过深层神经网络隐式地了解了数据，该网络近似于STI的正常器函数的近端操作员。然后，使用学习的近端网络对偶极反转问题进行迭代解决。使用模拟和体内人类数据的实验结果表明，根据重建张量图，主要特征向量图和拖拉术结果，对最先进的算法的改进很大六个不同的方向。值得注意的是，我们的方法仅在人体内的一个方向上实现了有希望的重建结果，我们证明了该技术在估计多发性硬化症患者中估计病变易感性各向异性的潜在应用。

从磁共振成像（MRI）数据（称为颅骨条状）中去除非脑信号是许多神经图像分析流的组成部分。尽管它们很丰富，但通常是针对具有特定采集特性的图像量身定制的，即近乎各向异性的分辨率和T1加权（T1W）MRI对比度，这些分辨率在研究环境中很普遍。结果，现有的工具倾向于适应其他图像类型，例如在诊所常见的快速旋转回声（FSE）MRI中获得的厚切片。尽管近年来基于学习的大脑提取方法已获得吸引力，但这些方法面临着类似的负担，因为它们仅对训练过程中看到的图像类型有效。为了在成像协议的景观中实现强大的颅骨缠身，我们引入了Synthstrip，这是一种快速，基于学习的脑萃取工具。通过利用解剖学分割来生成具有解剖学，强度分布和远远超过现实医学图像范围的完全合成训练数据集，Synthstrip学会了成功推广到各种真实获得的大脑图像，从而消除了使用训练数据的需求目标对比。我们证明了合成条的功效对受试者人群的各种图像采集和决议的功效，从新生儿到成人。我们显示出与流行的颅骨基线的准确性的实质性提高 - 所有这些基线都采用单个训练有素的模型。我们的方法和标记的评估数据可在https://w3id.org/synthstrip上获得。

目的：大大缩短定量3D化学交换饱和转移（CEST）和半固体磁化转移（MT）成像所需的采集时间，并允许快速化学交换参数图重建。方法：三维CEST和MT磁共振指纹（MRF）数据集的L-精氨酸幻象，全脑，全脑和小腿肌肉的健康志愿者，癌症患者和心脏病患者是使用3T临床扫描仪在3T不同的位点使用3T临床扫描仪获得的3种不同的扫描仪模型和线圈。然后，设计和训练了一个生成的对抗网络监督框架（GAN-CEST），以学习从减少的输入数据空间到定量交换参数空间的映射，同时保留感知和定量内容。结果：GAN-CEST 3D采集时间为42-52秒，比CEST-MRF短70％。整个大脑的定量重建需要0.8秒。在地面真相和基于GAN的L-精氨酸浓度和pH值之间观察到了极好的一致性（Pearson的R> 0.97，NRMSE <1.5％）。来自脑肿瘤受试者的gan-cest图像产生的半固体量分数和汇率NRMSE为3.8 $ \ pm $ 1.3％和4.6 $ \ pm $ 1.3％，SSIM和96.3 $ \ pm $ \ pm $ 1.6％和95.0 $ \ pm $ 2.4％。半固体交换参数的NRMSE <7％和SSIM> 94％的小腿肌肉交换参数的映射。与MRF相比，在具有较大敏感性伪像的区域中，Gan-Cest表现出改善的性能和噪声降低。结论：Gan-Cest可以大大减少定量半固体MT/CEST映射的获取时间，同时即使在训练过程中无法使用的病理和扫描仪模型时，也可以保持性能。

Magnetic Resonance Fingerprinting (MRF) is an efficient quantitative MRI technique that can extract important tissue and system parameters such as T1, T2, B0, and B1 from a single scan. This property also makes it attractive for retrospectively synthesizing contrast-weighted images. In general, contrast-weighted images like T1-weighted, T2-weighted, etc., can be synthesized directly from parameter maps through spin-dynamics simulation (i.e., Bloch or Extended Phase Graph models). However, these approaches often exhibit artifacts due to imperfections in the mapping, the sequence modeling, and the data acquisition. Here we propose a supervised learning-based method that directly synthesizes contrast-weighted images from the MRF data without going through the quantitative mapping and spin-dynamics simulation. To implement our direct contrast synthesis (DCS) method, we deploy a conditional Generative Adversarial Network (GAN) framework and propose a multi-branch U-Net as the generator. The input MRF data are used to directly synthesize T1-weighted, T2-weighted, and fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR) images through supervised training on paired MRF and target spin echo-based contrast-weighted scans. In-vivo experiments demonstrate excellent image quality compared to simulation-based contrast synthesis and previous DCS methods, both visually as well as by quantitative metrics. We also demonstrate cases where our trained model is able to mitigate in-flow and spiral off-resonance artifacts that are typically seen in MRF reconstructions and thus more faithfully represent conventional spin echo-based contrast-weighted images.

目的：提出一种新的基于深度学习的方法，称为RG-NET（重建和生成网络），用于通过向下采样k空间高度加速的MR参数映射，并同时减少所获取的对比度。方法：所提出的框架包括重建模块和生成模块。在先前的帮助下，重建模块从所获取的少数下采样的k空间数据重建MR图像。然后，生成模块从重建的图像中综合剩余的多对比度图像，其中通过对完全采样标签的监督隐式模型被隐式地结合到图像生成中。在不同的加速率下对膝关节和大脑的映射数据进行评估RG-Net。 Cartilage和大脑的区域T1 \ R {HO}进行了分析，以获得RG-Net的性能。结果：RG-Net以高速加速度为17的高质量T1 \ R {Ho}地图。与仅借出k空间的竞争方法相比，我们的框架在T1 \ R {Ho}值中实现了更好的性能分析。我们的方法还提高了胶质瘤患者T1 \ R {Ho}的质量。结论：提出的RG-NET通过欠采样k空间采用新策略并同时减少快速先生参数映射的对比度，可以实现高加速率，同时保持良好的重建质量。我们的框架的生成模块也可以用作其他快速MR参数映射方法的插入模块。关键词：深度学习，卷积神经网络，快速先生参数映射

$ t_ {1 \ rho} $映射是一种有希望的定量MRI技术，用于对组织性质的非侵入性评估。基于学习的方法可以从减少数量的$ t_ {1 \ rho} $加权图像中映射$ t_ {1 \ rho} $，但需要大量的高质量培训数据。此外，现有方法不提供$ t_ {1 \ rho} $估计的置信度。为了解决这些问题，我们提出了一个自我监督的学习神经网络，该网络使用学习过程中的放松约束来学习$ t_ {1 \ rho} $映射。为$ t_ {1 \ rho} $量化网络建立了认知不确定性和态度不确定性，以提供$ t_ {1 \ rho} $映射的贝叶斯置信度估计。不确定性估计还可以使模型规范化，以防止其学习不完美的数据。我们对52例非酒精性脂肪肝病患者收集的$ T_ {1 \ rho} $数据进行了实验。结果表明，我们的方法优于$ t_ {1 \ rho} $量化肝脏的现有方法，使用少于两个$ t_ {1 \ rho} $加权图像。我们的不确定性估计提供了一种可行的方法，可以建模基于自我监督学习的$ t_ {1 \ rho} $估计的信心，这与肝脏中的现实$ t_ {1 \ rho} $成像是一致的。

可解释性和鲁棒性必须在临床应用中整合加速磁共振成像（MRI）重建的机器学习方法。这样做会允许快速高质量的解剖和病理学成像。数据一致性（DC）对于多模态数据的泛化至关重要，以及检测病理学的鲁棒性。这项工作提出了独立复发推理机（CIRIM）的级联，通过展开优化来评估DC，通过梯度下降，并通过设计的术语明确地明确。我们对CIRIM与其他展开的优化方法进行广泛的比较，是端到端变分网络（E2EVN）和轮辋，以及UNET和压缩感测（CS）。评估是分两个阶段完成的。首先，评估关于多次训练的MRI模型的学习，即用{t_1} $ - 加权和平凡对比，以及$ {t_2} $ - 加权膝盖数据。其次，在通过3D Flair MRI数据中重建依赖多发性硬化（MS）患者的3D Flair MRI数据来测试鲁棒性。结果表明，CIRIM在隐式强制执行DC时表现最佳，而E2EVN需要明确制定的DC。 CIRIM在重建临床MS数据时显示出最高病变对比度分辨率。与CS相比，性能提高了大约11％，而重建时间是二十次减少。

Deep learning (DL) is gaining popularity as a parameter estimation method for quantitative MRI. A range of competing implementations have been proposed, relying on either supervised or self-supervised learning. Self-supervised approaches, sometimes referred to as unsupervised, have been loosely based on auto-encoders, whereas supervised methods have, to date, been trained on groundtruth labels. These two learning paradigms have been shown to have distinct strengths. Notably, self-supervised approaches have offered lower-bias parameter estimates than their supervised alternatives. This result is counterintuitive - incorporating prior knowledge with supervised labels should, in theory, lead to improved accuracy. In this work, we show that this apparent limitation of supervised approaches stems from the naive choice of groundtruth training labels. By training on labels which are deliberately not groundtruth, we show that the low-bias parameter estimation previously associated with self-supervised methods can be replicated - and improved on - within a supervised learning framework. This approach sets the stage for a single, unifying, deep learning parameter estimation framework, based on supervised learning, where trade-offs between bias and variance are made by careful adjustment of training label.

This paper presents a subsampling-task paradigm for data-driven task-specific experiment design (ED) and a novel method in populationwide supervised feature selection (FS). Optimal ED, the choice of sampling points under constraints of limited acquisition-time, arises in a wide variety of scientific and engineering contexts. However the continuous optimization used in classical approaches depend on a-priori parameter choices and challenging non-convex optimization landscapes. This paper proposes to replace this strategy with a subsampling-task paradigm, analogous to populationwide supervised FS. In particular, we introduce JOFSTO, which performs JOint Feature Selection and Task Optimization. JOFSTO jointly optimizes two coupled networks: one for feature scoring, which provides the ED, the other for execution of a downstream task or process. Unlike most FS problems, e.g. selecting protein expressions for classification, ED problems typically select from highly correlated globally informative candidates rather than seeking a small number of highly informative features among many uninformative features. JOFSTO's construction efficiently identifies potentially correlated, but effective subsets and returns a trained task network. We demonstrate the approach using parameter estimation and mapping problems in clinically-relevant applications in quantitative MRI and in hyperspectral imaging. Results from simulations and empirical data show the subsampling-task paradigm strongly outperforms classical ED, and within our paradigm, JOFSTO outperforms state-of-the-art supervised FS techniques. JOFSTO extends immediately to wider image-based ED problems and other scenarios where the design must be specified globally across large numbers of acquisitions. Code will be released.

扩散张量心脏磁共振（DT-CMR）使我们能够探测体内心肌内心肌细胞的微观结构排列，这是不可侵袭性的，这是其他成像方式不允许的。这种创新的技术可以彻底改变执行心脏临床诊断，风险分层，预后和治疗随访的能力。但是，DT-CMR目前效率低下，获得单个2D静态图像所需的六分钟以上。因此，DT-CMR目前仅限于研究，但在临床上不使用。我们建议减少生产DT-CMR数据集并随后将其降低所需的重复次数，从而减少通过线性因子的采集时间，同时保持可接受的图像质量。我们提出的基于生成的对抗网络，视觉变压器和合奏学习的方法比以前提出的方法表现出色，而且要好得多，从而使单一的呼吸息dt-CMR更接近现实。

扩散加权图像（DWIS）中的噪声降低了扩散张量磁共振成像（DTI）导出的微结构参数的准确性和精度，并导致延长的采集时间来实现改进的信噪比（SNR）。基于深度学习的图像去噪使用卷积神经网络（CNNS）具有卓越的性能，但通常需要额外的高SNR数据来监督CNN的培训，这降低了实际可行性。我们开发了一个自我监督的深度学习的方法，标题为“SDNDTI”，用于去噪DTI数据，这不需要额外的高SNR数据进行培训。具体地，SDNDTI将多向DTI数据划分为许多子集，每个子​​集中沿着沿着最佳选择的扩散编码方向组成的六个DWI卷，该编码方向是对张力配件的稳健，然后沿着拟合的扩散张量沿所有获取的方向合成DWI体积使用数据的每个子集作为CNN的输入数据。另一方面，SDNDTI沿着使用所有获取的数据作为训练目标的扩散张量，沿着获取的扩散编码方向合成DWI卷。 SDNDTI使用深3维CNN从合成的DWI卷中的每个子集中消除噪声，以匹配清洁器目标DWI卷的质量，通过平均所有去噪数据的所有子集实现更高的SNR。 SDNDTI的去噪功效在于人类连接项目（HCP）提供的两种数据集和衰老中的寿命HCP。 SDNDTI结果保留了图像清晰度和纹理细节，并大大改善了原始数据的影响。 SDNDTI的结果与来自最先进的传统去噪算法包括BM4D，AONLM和MPPCA的常规去噪算法的结果相当。

Clinical diagnostic and treatment decisions rely upon the integration of patient-specific data with clinical reasoning. Cancer presents a unique context that influence treatment decisions, given its diverse forms of disease evolution. Biomedical imaging allows noninvasive assessment of disease based on visual evaluations leading to better clinical outcome prediction and therapeutic planning. Early methods of brain cancer characterization predominantly relied upon statistical modeling of neuroimaging data. Driven by the breakthroughs in computer vision, deep learning became the de facto standard in the domain of medical imaging. Integrated statistical and deep learning methods have recently emerged as a new direction in the automation of the medical practice unifying multi-disciplinary knowledge in medicine, statistics, and artificial intelligence. In this study, we critically review major statistical and deep learning models and their applications in brain imaging research with a focus on MRI-based brain tumor segmentation. The results do highlight that model-driven classical statistics and data-driven deep learning is a potent combination for developing automated systems in clinical oncology.

胎儿肺扩散加权MRI（DWI）数据的定量分析显示，提供了提供的定量成像生物标志物，这些生物标志物间接反映了胎儿肺的成熟。但是，采集期间的胎儿运动阻碍了对获得的DWI数据的定量分析，因此妨碍了可靠的临床利用。我们介绍了QDWI-Morph，这是一种无监督的深神经网络结构，用于运动补偿定量DWI（QDWI）分析。我们的方法将注册子网络与定量DWI模型拟合子网络融合。我们同时估计QDWI参数和运动模型，通过最大程度地降低整合注册损失和模型拟合质量损失的生物形态信息损失函数。我们证明了QDWI-MORPH的附加值：1）基线QDWI分析没有运动补偿和2）仅包含注册损失的基线深学习模型。 QDWI-morph通过对胎儿肺DWI数据的体内QDWI分析（r-squared = 0.32 vs. 0.13，0.28）实现了与胎龄的相关性。我们的QDWI-MORPH有可能对DWI数据进行运动补偿的定量分析，并为非侵入性胎儿肺成熟度评估提供临床上可行的生物标志物。我们的代码可在以下网址获得：https：//github.com/technioncomputationalmrilab/qdwi-morph。

组合多站点数据可以加强和揭示趋势，但是是由可以偏向数据的特定特定协变量的影响，因此任何下游分析都会受到任何可能的任务。 HOC后期多站点校正方法存在但具有强烈的假设，通常不会在现实世界中持有。算法应该以可以解释特定于站点的效果的方式设计，例如从序列参数选择中出现的那些，并且在泛型失败的情况下，应该能够通过明确的不确定性建模来识别这种失败。该工作正文展示了这种算法，这可以在分割任务的背景下对收购物理学变得强大，同时建模不确定性。我们展示我们的方法不仅概括为完全熔断数据集，保留了分割质量，但同时也会考虑特定于站点的序列选择，这也允许它作为统一工具执行。

多发性硬化症（MS）是中枢神经系统的慢性炎症和退行性疾病，其特征在于，白色和灰质的外观与个体患者的神经症状和标志进行地平整相关。磁共振成像（MRI）提供了详细的体内结构信息，允许定量和分类MS病变，其批判性地通知疾病管理。传统上，MS病变在2D MRI切片上手动注释，一个流程效率低，易于观察室内误差。最近，已经提出了自动统计成像分析技术以基于MRI体素强度检测和分段段病变。然而，它们的有效性受到MRI数据采集技术的异质性和MS病变的外观的限制。通过直接从图像学习复杂的病变表现，深度学习技术已经在MS病变分割任务中取得了显着的突破。在这里，我们提供了全面审查最先进的自动统计和深度学习MS分段方法，并讨论当前和未来的临床应用。此外，我们审查了域适应等技术策略，以增强现实世界临床环境中的MS病变分段。

能够充分处理和组合来自不同地点的数据在神经影像中至关重要，但由于现场，序列和获取参数依赖性偏差，困难。因此，重要的是设计算法，这不仅是对不同对比度的图像的稳健，而且能够概括到未经调查的不确定度。在本文中，我们展示了物理信息，不确定性感知，分割网络的效果，该分割网络采用增强时间MR仿真和同质批量特征分层以实现采集不变性。我们表明所提出的方法还准确地推断出分布外序列样品，在这些方面提供良好的校准体积界限。我们展示了通过基于不确定性的体积验证支持的变化系数的显着改进。

加速的MRI从稀疏采样的信号数据中重建了临床解剖学的图像，以减少患者扫描时间。尽管最近的作品利用了深入的学习来完成这项任务，但这种方法通常只在没有信号损坏或资源限制的模拟环境中进行了探索。在这项工作中，我们探索了神经网络MRI图像重建器的增强，以增强其临床相关性。也就是说，我们提出了一个用于检测图像源的Convnet模型，该模型可以实现分类器$ f_2 $得分为$ 79.1 \％$ $。我们还证明，具有可变加速度因子的MR信号数据的培训重建器可以在临床患者扫描期间提高其平均性能，最高$ 2 \％$。当模型学会重建多个解剖和方向的MR图像时，我们提供损失功能来克服灾难性的遗忘。最后，我们提出了一种使用模拟幻影数据在临床获取数据集和计算功能有限的情况下使用模拟幻影数据预先培训重建器的方法。我们的结果为加速MRI的临床适应提供了潜在的途径。