論文の概要: ODE-based Deep Network for MRI Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.12325v1
• Date: Fri, 27 Dec 2019 20:13:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 22:55:45.847418
• Title: ODE-based Deep Network for MRI Reconstruction
• Title（参考訳）: MRI再構成のためのODEベースディープネットワーク
• Authors: Ali Pour Yazdanpanah, Onur Afacan, Simon K. Warfield
• Abstract要約: 画像品質を向上したMR画像の高速取得を実現するために,MRI再構成のためのODEベースのディープネットワークを提案する。 提案手法は, 標準UNetネットワークとResidualネットワークをベースとした再構成手法と比較して, 高品質な画像を提供できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.569044447685249
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fast data acquisition in Magnetic Resonance Imaging (MRI) is vastly in demand and scan time directly depends on the number of acquired k-space samples. The data-driven methods based on deep neural networks have resulted in promising improvements, compared to the conventional methods, in image reconstruction algorithms. The connection between deep neural network and Ordinary Differential Equation (ODE) has been observed and studied recently. The studies show that different residual networks can be interpreted as Euler discretization of an ODE. In this paper, we propose an ODE-based deep network for MRI reconstruction to enable the rapid acquisition of MR images with improved image quality. Our results with undersampled data demonstrate that our method can deliver higher quality images in comparison to the reconstruction methods based on the standard UNet network and Residual network.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴イメージング(MRI)における高速なデータ取得は需要が大きく、スキャン時間は取得したk空間サンプルの数に直接依存する。 ディープニューラルネットワークに基づくデータ駆動手法は、画像再構成アルゴリズムにおいて従来の手法と比較して有望な改善をもたらした。 ディープニューラルネットワークと通常微分方程式(ODE)の関連性は近年観察され研究されている。 これらの研究は、異なる残留ネットワークをODEのオイラー離散化と解釈できることを示した。 本稿では,画像品質を向上したMR画像の高速取得を実現するために,MRI再構成のためのODEベースのディープネットワークを提案する。 その結果,本手法は標準unetネットワークと残差ネットワークに基づく再構成手法と比較して,高品質な画像を提供することができることが分かった。

関連論文リスト

• MindFormer: A Transformer Architecture for Multi-Subject Brain Decoding via fMRI [50.55024115943266]
  我々は、fMRI条件の特徴ベクトルを生成するためにMindFormerと呼ばれる新しいトランスフォーマーアーキテクチャを導入する。 MindFormerは,1)fMRI信号から意味論的に意味のある特徴を抽出するIP-Adapterに基づく新しいトレーニング戦略,2)fMRI信号の個人差を効果的に捉える主観的トークンと線形層である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T00:36:25Z)
• Attention Hybrid Variational Net for Accelerated MRI Reconstruction [7.046523233290946]
  磁気共鳴画像(MRI)の高速化のための圧縮センシング(CS)対応データ再構成の適用は依然として難しい問題である。 これは、加速マスクからk空間で失った情報が、完全にサンプリングされた画像の質に似た画像の再構成を困難にしているためである。 我々は,k空間と画像領域の両方で学習を行う,深層学習に基づく注目ハイブリッド変分ネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-21T16:19:07Z)
• Model-Guided Multi-Contrast Deep Unfolding Network for MRI Super-resolution Reconstruction [68.80715727288514]
  MRI観察行列を用いて,反復型MGDUNアルゴリズムを新しいモデル誘導深部展開ネットワークに展開する方法を示す。 本稿では,医療画像SR再構成のためのモデルガイド型解釈可能なDeep Unfolding Network(MGDUN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-15T03:58:30Z)
• Learning Optimal K-space Acquisition and Reconstruction using Physics-Informed Neural Networks [46.751292014516025]
  深層ニューラルネットワークは、アンサンプされたk空間データの再構成に応用され、再構成性能が改善されている。 本研究は,k空間サンプリング軌道を正規微分方程式(ODE)問題と考えることによって学習する新しい枠組みを提案する。 実験は、異なるシーケンスで取得された様々な生き残りデータセット(例えば、脳と膝の画像)で実施された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-05T20:28:42Z)
• A Long Short-term Memory Based Recurrent Neural Network for Interventional MRI Reconstruction [50.1787181309337]
  本稿では,畳み込み長短期記憶(Conv-LSTM)に基づくリカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network, RNN)を提案する。 提案アルゴリズムは,DBSのリアルタイムi-MRIを実現する可能性があり,汎用的なMR誘導介入に使用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-28T14:03:45Z)
• Recurrent Variational Network: A Deep Learning Inverse Problem Solver applied to the task of Accelerated MRI Reconstruction [3.058685580689605]
  本稿では,MRIの高速化作業に応用した,ディープラーニングに基づく逆問題解法を提案する。 RecurrentVarNetは複数のブロックから構成されており、それぞれが逆問題を解決するための勾配降下アルゴリズムの1つのアンロール反復に責任を負っている。 提案手法は,公共のマルチチャネル脳データセットから得られた5倍および10倍の加速データに対して,定性的かつ定量的な再構築結果の新たな状態を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-18T11:44:04Z)
• Multi-Modal MRI Reconstruction with Spatial Alignment Network [51.74078260367654]
  臨床実践では、複数のコントラストを持つMRIが1つの研究で取得されるのが普通である。 近年の研究では、異なるコントラストやモダリティの冗長性を考慮すると、k空間にアンダーサンプリングされたMRIの目標モダリティは、完全にサンプリングされたシーケンスの助けを借りてよりよく再構成できることが示されている。 本稿では,空間アライメントネットワークと再構成を統合し,再構成対象のモダリティの質を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-12T08:46:35Z)
• Adaptive Gradient Balancing for UndersampledMRI Reconstruction and Image-to-Image Translation [60.663499381212425]
  本研究では,新しい適応勾配バランス手法を併用したwasserstein生成逆ネットワークを用いて,画質の向上を図る。 MRIでは、他の技術よりも鮮明な画像を生成する高品質の再構築を維持しながら、アーティファクトを最小限に抑えます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-05T13:05:22Z)
• Deep Parallel MRI Reconstruction Network Without Coil Sensitivities [4.559089047554929]
  並列MRI(pMRI)における高速画像再構成のための頑健な近位勾配スキームをデータからトレーニングした正規化関数にマッピングすることにより,新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 提案するネットワークは,不完全なpMRIデータからのマルチコイル画像と均一なコントラストとを適応的に組み合わせることを学び,非線形エンコーダに渡されて画像のスパース特徴を効率的に抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-04T08:39:36Z)
• Deep Residual Dense U-Net for Resolution Enhancement in Accelerated MRI Acquisition [19.422926534305837]
  本稿では,MRIの高速化による高画質画像の再構成を目的としたディープラーニング手法を提案する。 具体的には、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、エイリアス画像と元の画像の違いを学習する。 ダウンサンプリングされたk空間データの特異性を考慮すると、与えられたk空間データを効果的に活用する学習における損失関数に新しい用語を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-13T19:01:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。