論文の概要: Cine Cardiac MRI Motion Artifact Reduction Using a Recurrent Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12700v1
• Date: Tue, 23 Jun 2020 01:55:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 23:54:18.504188
• Title: Cine Cardiac MRI Motion Artifact Reduction Using a Recurrent Neural Network
• Title（参考訳）: リカレントニューラルネットワークを用いた心臓MRI運動アーチファクトの低減
• Authors: Qing Lyu, Hongming Shan, Yibin Xie, Debiao Li, Ge Wang
• Abstract要約: 本研究では,運動ブラスト心画像から空間的特徴と時間的特徴を同時に抽出するリカレントニューラルネットワークを提案する。 実験の結果,2つの臨床検査データセットの画質が有意に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.433956246011466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cine cardiac magnetic resonance imaging (MRI) is widely used for diagnosis of cardiac diseases thanks to its ability to present cardiovascular features in excellent contrast. As compared to computed tomography (CT), MRI, however, requires a long scan time, which inevitably induces motion artifacts and causes patients' discomfort. Thus, there has been a strong clinical motivation to develop techniques to reduce both the scan time and motion artifacts. Given its successful applications in other medical imaging tasks such as MRI super-resolution and CT metal artifact reduction, deep learning is a promising approach for cardiac MRI motion artifact reduction. In this paper, we propose a recurrent neural network to simultaneously extract both spatial and temporal features from under-sampled, motion-blurred cine cardiac images for improved image quality. The experimental results demonstrate substantially improved image quality on two clinical test datasets. Also, our method enables data-driven frame interpolation at an enhanced temporal resolution. Compared with existing methods, our deep learning approach gives a superior performance in terms of structural similarity (SSIM) and peak signal-to-noise ratio (PSNR).
• Abstract（参考訳）: 心臓疾患の診断には、心臓血管の特徴を優れたコントラストで提示する能力により、心臓MRIが広く用いられている。 しかしCT (Computerd tomography) と比較すると、MRIは長時間のスキャンが必要であり、必然的に運動アーチファクトを誘発し、患者の不快感を引き起こす。 したがって、スキャン時間とモーションアーティファクトの両方を減らす技術を開発するという、強い臨床動機がある。 MRIスーパーレゾリューションやCT金属アーティファクトリダクションリダクションといった他の医療画像タスクへの応用が成功していることから、ディープラーニングは心臓MRIのモーションアーティファクトリダクションリダクションリダクションに有望なアプローチである。 本稿では,画像品質を向上させるために,アンダーサンプル,モーションブルーのシネック画像から空間的特徴と時間的特徴を同時に抽出するリカレントニューラルネットワークを提案する。 実験の結果,2つの臨床検査データセットの画質が有意に向上した。 また,時間分解能が向上したデータ駆動フレーム補間も可能とした。 従来の手法と比較して,本手法は構造類似度(SSIM)とピーク信号-雑音比(PSNR)において優れた性能を示す。

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