The lack of standardization is a prominent issue in magnetic resonance (MR) imaging. This often causes undesired contrast variations due to differences in hardware and acquisition parameters. In recent years, MR harmonization using image synthesis with disentanglement has been proposed to compensate for the undesired contrast variations. Despite the success of existing methods, we argue that three major improvements can be made. First, most existing methods are built upon the assumption that multi-contrast MR images of the same subject share the same anatomy. This assumption is questionable since different MR contrasts are specialized to highlight different anatomical features. Second, these methods often require a fixed set of MR contrasts for training (e.g., both Tw-weighted and T2-weighted images must be available), which limits their applicability. Third, existing methods generally are sensitive to imaging artifacts. In this paper, we present a novel approach, Harmonization with Attention-based Contrast, Anatomy, and Artifact Awareness (HACA3), to address these three issues. We first propose an anatomy fusion module that enables HACA3 to respect the anatomical differences between MR contrasts. HACA3 is also robust to imaging artifacts and can be trained and applied to any set of MR contrasts. Experiments show that HACA3 achieves state-of-the-art performance under multiple image quality metrics. We also demonstrate the applicability of HACA3 on downstream tasks with diverse MR datasets acquired from 21 sites with different field strengths, scanner platforms, and acquisition protocols.


翻译:缺乏标准化是磁共振成像中一个突出的问题。这往往由于硬件和购置参数的差异而造成不理想的对比差异。近年来,建议采用图像合成和分解的图像合成统一MR,以弥补不理想的对比差异。尽管现有方法取得了成功,但我们认为,可以作出三大改进。首先,大多数现有方法都基于以下假设:同一主题的多调MR图像具有相同的解剖特性。这一假设是值得怀疑的,因为不同的MR对比是专门突出不同解剖特性的。第二,这些方法往往需要一套固定的MR(例如,Tw加权和T2-加权图像)比对培训适用性,以弥补不理想的对比。第三,现有方法一般对成像制品十分敏感。在本文件中,我们提出了一种新颖的方法,即与基于关注的对比、Anatotomy和Artifactal认识(HACACA3)的组合组合组合组合模块,使HACA3 和经过训练的MACA-CAMLA的升级质量差异也与经过严格的A-CA-CA-CA-CA-CADR对比。

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