論文の概要: An Adaptive Intelligence Algorithm for Undersampled Knee MRI Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07339v2
• Date: Tue, 27 Oct 2020 15:19:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 04:05:51.564407
• Title: An Adaptive Intelligence Algorithm for Undersampled Knee MRI Reconstruction
• Title（参考訳）: アンダーサンプド膝MRI再建のための適応的知能アルゴリズム
• Authors: Nicola Pezzotti, Sahar Yousefi, Mohamed S. Elmahdy, Jeroen van Gemert, Christophe Sch\"ulke, Mariya Doneva, Tim Nielsen, Sergey Kastryulin, Boudewijn P.F. Lelieveldt, Matthias J.P. van Osch, Elwin de Weerdt, Marius Staring
• Abstract要約: 本稿では,MR 取得を高速化するための適応知能の応用について述べる。 我々は、トレーニングデータから事前の再構成仮定を洗練し、修正するために、ディープニューラルネットワークを採用する。 このネットワークは、Facebook AI ResearchとNYU Langone Healthが主催した2019年の高速MRIチャレンジから、膝のMRIデータセットでトレーニングされ、テストされた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.5887393876309375
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adaptive intelligence aims at empowering machine learning techniques with the additional use of domain knowledge. In this work, we present the application of adaptive intelligence to accelerate MR acquisition. Starting from undersampled k-space data, an iterative learning-based reconstruction scheme inspired by compressed sensing theory is used to reconstruct the images. We adopt deep neural networks to refine and correct prior reconstruction assumptions given the training data. The network was trained and tested on a knee MRI dataset from the 2019 fastMRI challenge organized by Facebook AI Research and NYU Langone Health. All submissions to the challenge were initially ranked based on similarity with a known groundtruth, after which the top 4 submissions were evaluated radiologically. Our method was evaluated by the fastMRI organizers on an independent challenge dataset. It ranked #1, shared #1, and #3 on respectively the 8x accelerated multi-coil, the 4x multi-coil, and the 4x single-coil track. This demonstrates the superior performance and wide applicability of the method.
• Abstract（参考訳）: アダプティブインテリジェンス(Adaptive Intelligence)は、ドメイン知識の追加使用による機械学習テクニックの強化を目標とする。 本稿では,MR 取得を高速化するための適応知能の応用について述べる。 圧縮センシング理論に触発された反復学習に基づく再構成手法を用いて画像の再構成を行う。 トレーニングデータに基づいて,事前の再構成仮定を洗練し,修正するために,ディープニューラルネットワークを採用する。 このネットワークは、Facebook AI ResearchとNYU Langone Healthが主催した2019年の高速MRIチャレンジから、膝のMRIデータセットでトレーニングされ、テストされた。 課題に対する全ての提出は、最初は既知の根拠と類似性に基づいてランク付けされ、その後、トップ4の提出が放射線学的に評価された。 提案手法は,独立チャレンジデータセットを用いた高速MRIオーガナイザにより評価された。 第1位、第1位、第3位はそれぞれ8倍加速マルチコイル、第4xマルチコイル、第4xシングルコイルトラックである。 これにより,本手法の優れた性能と適用性を示す。

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