Unsupervised Susceptibility Distortion Correction of EPI without Calibration Scans via Image Translation-Based Registration

캘리브레이션 스캔 없이 T1 해부학 이미지만으로 fMRI EPI 왜곡을 교정하는 비지도 학습 프레임워크를 제안한다.

SACRED는 fMRI BOLD 이미지의 자화율 기하학적 왜곡을 교정하는 캘리브레이션 스캔 불필요 프레임워크다. 가역 신경망(INN)을 이미지 변환 백본으로 사용하여 BOLD와 T1w 이미지 간의 콘트라스트 간극을 메우고, MIND-SSC로 구조 일관성을 유지한다. 비지도 학습으로 왜곡 교정 BOLD 이미지 없이 등록 네트워크를 훈련하며, test-time adaptation(TTA)으로 OOD 데이터에 대한 강건성을 추가 확보했다.

핵심 요약

• 가역 신경망(INN) 기반 이미지 변환으로 BOLD-T1w 간 콘트라스트 간극 해소
• MIND-SSC(modality independent neighborhood descriptor)로 구조 보존 제약 적용
• Test-time adaptation(TTA)으로 스캐너/인구 분포 변화에 대한 OOD 강건성 확보
• 단일 콘트라스트 유사도 목적함수로 비지도 등록 네트워크 훈련(왜곡 교정 GT 불필요)
• ID 및 2개 OOD 데이터셋에서 기존 캘리브레이션 불필요 방법들을 일관되게 능가

논문 링크

외부 연구를 정리한 자료입니다. HDATF가 발표한 논문이나 제품 성능을 측정한 결과는 아닙니다.