Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient and Phase-aware Video Super-resolution for Cardiac MRI

論文の概要: Efficient and Phase-aware Video Super-resolution for Cardiac MRI

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.10626v4
Date: Wed, 8 Jul 2020 14:35:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-30 23:56:05.624395
Title: Efficient and Phase-aware Video Super-resolution for Cardiac MRI
Title（参考訳）: 心臓mriのための高能率・位相認識ビデオ超解像
Authors: Jhih-Yuan Lin, Yu-Cheng Chang, Winston H. Hsu
Abstract要約: 我々は,CMRビデオの超解像問題を解決するために,新しいエンドツーエンドのトレーニング可能なネットワークを提案する。心的知識をモデルに組み込んで時間的情報の利用を支援する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.5319835123499
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Cardiac Magnetic Resonance Imaging (CMR) is widely used since it can illustrate the structure and function of heart in a non-invasive and painless way. However, it is time-consuming and high-cost to acquire the high-quality scans due to the hardware limitation. To this end, we propose a novel end-to-end trainable network to solve CMR video super-resolution problem without the hardware upgrade and the scanning protocol modifications. We incorporate the cardiac knowledge into our model to assist in utilizing the temporal information. Specifically, we formulate the cardiac knowledge as the periodic function, which is tailored to meet the cyclic characteristic of CMR. In addition, the proposed residual of residual learning scheme facilitates the network to learn the LR-HR mapping in a progressive refinement fashion. This mechanism enables the network to have the adaptive capability by adjusting refinement iterations depending on the difficulty of the task. Extensive experimental results on large-scale datasets demonstrate the superiority of the proposed method compared with numerous state-of-the-art methods.
Abstract（参考訳）: 心臓磁気共鳴イメージング(CMR)は、非侵襲的で痛みのない方法で心臓の構造と機能を説明することができるため、広く用いられている。しかし、ハードウェアの制限により高品質なスキャンを得るには時間がかかり、コストがかかる。そこで本研究では,ハードウェアのアップグレードやスキャンプロトコルの変更を伴わずに,CMRビデオの超解像問題を解決するための新しいエンドツーエンドトレーニングネットワークを提案する。我々は,心の知識をモデルに取り入れ,時間的情報の利用を支援する。具体的には,CMRの循環特性を満たすように調整された周期関数として心臓の知識を定式化する。さらに,残差学習方式の残差は,LR-HRマッピングを漸進的改良方式で学習することを容易にする。この機構により、タスクの難易度に応じて改善イテレーションを調整することにより、ネットワークに適応性を持たせることができる。大規模データセットに対する大規模な実験結果から,提案手法の優位性を示した。

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