論文の概要: Analysis of Deep Complex-Valued Convolutional Neural Networks for MRI
Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01738v4
- Date: Tue, 12 May 2020 01:21:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-17 04:18:20.243948
- Title: Analysis of Deep Complex-Valued Convolutional Neural Networks for MRI
Reconstruction
- Title(参考訳): MRI再構成のための深部複雑値畳み込みニューラルネットワークの解析
- Authors: Elizabeth K. Cole, Joseph Y. Cheng, John M. Pauly, and Shreyas S.
Vasanawala
- Abstract要約: 本研究では、2チャネル実数値ネットワークの代わりに画像再構成のための終端複素値畳み込みニューラルネットワークについて検討する。
複雑な値の畳み込みを持つ複素値CNNは、トレーニング可能なパラメータの数が同じ実値の畳み込みよりも優れた再構成を提供することがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.55767753037496
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Many real-world signal sources are complex-valued, having real and imaginary
components. However, the vast majority of existing deep learning platforms and
network architectures do not support the use of complex-valued data. MRI data
is inherently complex-valued, so existing approaches discard the richer
algebraic structure of the complex data. In this work, we investigate
end-to-end complex-valued convolutional neural networks - specifically, for
image reconstruction in lieu of two-channel real-valued networks. We apply this
to magnetic resonance imaging reconstruction for the purpose of accelerating
scan times and determine the performance of various promising complex-valued
activation functions. We find that complex-valued CNNs with complex-valued
convolutions provide superior reconstructions compared to real-valued
convolutions with the same number of trainable parameters, over a variety of
network architectures and datasets.
- Abstract(参考訳): 多くの実世界の信号源は複素値であり、実および虚数成分を持つ。
しかし、既存のディープラーニングプラットフォームやネットワークアーキテクチャの大部分は、複雑な数値データの使用をサポートしていない。
MRIデータは本質的に複素数値であり、既存のアプローチは複素データのよりリッチな代数構造を捨てる。
本研究では,2チャネル実数値ネットワークの代わりに画像再構成を行うために,終端から終端までの複雑な畳み込みニューラルネットワークについて検討する。
本研究では,スキャン時間の短縮を目的とした磁気共鳴画像再構成に応用し,様々な有望な複合値活性化関数の性能を判定する。
複雑な値の畳み込みを持つ複雑な値のCNNは、様々なネットワークアーキテクチャやデータセットに対して、同じ数のトレーニング可能なパラメータを持つ実値の畳み込みよりも優れた再構成を提供する。
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