論文の概要: Game of Learning Bloch Equation Simulations for MR Fingerprinting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02270v1
- Date: Sun, 5 Apr 2020 18:15:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-16 12:36:18.136891
- Title: Game of Learning Bloch Equation Simulations for MR Fingerprinting
- Title（参考訳）: MRフィンガープリントのためのブロック方程式の学習ゲーム
- Authors: Mingrui Yang, Yun Jiang, Dan Ma, Bhairav B. Mehta, Mark A. Griswold
- Abstract要約: 本研究では,教師なしディープラーニングモデル生成対向ネットワーク(GAN)に基づくMRフィンガープリント(MRF)問題に対して,MRフィンガープリントを効率よく生成する手法を提案する。
GAN-MRFモデルは、特定のMRFシーケンスでブロッホ方程式からシミュレートされた異なるMRF指紋を用いて訓練、検証、および試験を行う。
GAN-MRFモデルの検証と試験曲線は、高いバイアスや高い分散の問題の証拠を示さない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7633962366964155
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Purpose: This work proposes a novel approach to efficiently generate MR
fingerprints for MR fingerprinting (MRF) problems based on the unsupervised
deep learning model generative adversarial networks (GAN). Methods: The GAN
model is adopted and modified for better convergence and performance, resulting
in an MRF specific model named GAN-MRF. The GAN-MRF model is trained,
validated, and tested using different MRF fingerprints simulated from the Bloch
equations with certain MRF sequence. The performance and robustness of the
model are further tested by using in vivo data collected on a 3 Tesla scanner
from a healthy volunteer together with MRF dictionaries with different sizes.
T1, T2 maps are generated and compared quantitatively. Results: The validation
and testing curves for the GAN-MRF model show no evidence of high bias or high
variance problems. The sample MRF fingerprints generated from the trained
GAN-MRF model agree well with the benchmark fingerprints simulated from the
Bloch equations. The in vivo T1, T2 maps generated from the GAN-MRF
fingerprints are in good agreement with those generated from the Bloch
simulated fingerprints, showing good performance and robustness of the proposed
GAN-MRF model. Moreover, the MRF dictionary generation time is reduced from
hours to sub-second for the testing dictionary. Conclusion: The GAN-MRF model
enables a fast and accurate generation of the MRF fingerprints. It
significantly reduces the MRF dictionary generation process and opens the door
for real-time applications and sequence optimization problems.
- Abstract（参考訳）: 目的: 本研究は, 教師なし深層学習モデル生成敵ネットワーク(GAN)に基づくMRフィンガープリント(MRF)問題に対して, MRフィンガープリントを効率的に生成する手法を提案する。
方法: GANモデルは、より収束と性能を向上させるために採用・修正され、その結果、GAN-MRFと呼ばれるMRF固有のモデルとなる。
GAN-MRFモデルは、特定のMRFシーケンスでブロッホ方程式からシミュレートされた異なるMRF指紋を用いて訓練、検証、および試験を行う。
モデルの性能と堅牢性は、健康なボランティアから収集された3つのTeslaスキャナーで収集されたインビボデータと、大きさの異なるMRF辞書を用いてさらに検証される。
T1,T2マップが生成され、定量的に比較される。
結果: GAN-MRFモデルに対する検証および試験曲線は,高いバイアスや高い分散問題を示す証拠を示さない。
訓練されたGAN-MRFモデルから生成されたサンプルMRF指紋は、ブロッホ方程式からシミュレーションされたベンチマーク指紋とよく一致している。
gan-mrf指紋から生成されたin vivo t1, t2マップは、ブロッホシミュレーション指紋から生成された地図とよく一致しており、提案されたgan-mrfモデルの優れた性能と堅牢性を示している。
さらに、試験辞書のMSF辞書生成時間を数時間から秒以下に短縮する。
結論: GAN-MRFモデルはMDF指紋の高速かつ正確な生成を可能にする。
MRF辞書生成プロセスを大幅に削減し、リアルタイムアプリケーションやシーケンス最適化問題への扉を開く。
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