論文の概要: MRI Image Reconstruction via Learning Optimization Using Neural ODEs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.13825v3
- Date: Mon, 14 Sep 2020 19:54:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-17 13:25:26.769132
- Title: MRI Image Reconstruction via Learning Optimization Using Neural ODEs
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた学習最適化によるMRI画像再構成
- Authors: Eric Z. Chen, Terrence Chen, Shanhui Sun
- Abstract要約: 我々は,MRI画像再構成を最適化問題として定式化し,通常の微分方程式(ODE)を用いた動的過程として最適化軌道をモデル化する。
ニューラルネットワークを用いてODEのダイナミクスをモデル化し、オフザシェルフ(固定)ソルバを用いて所望のODEを解き、再構成画像を得る。
本稿では,ニューラルODEを用いた連続最適化ダイナミクスをモデル化し,MRI再構成問題に対処する新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8787092128241465
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose to formulate MRI image reconstruction as an optimization problem
and model the optimization trajectory as a dynamic process using ordinary
differential equations (ODEs). We model the dynamics in ODE with a neural
network and solve the desired ODE with the off-the-shelf (fixed) solver to
obtain reconstructed images. We extend this model and incorporate the knowledge
of off-the-shelf ODE solvers into the network design (learned solvers). We
investigate several models based on three ODE solvers and compare models with
fixed solvers and learned solvers. Our models achieve better reconstruction
results and are more parameter efficient than other popular methods such as
UNet and cascaded CNN. We introduce a new way of tackling the MRI
reconstruction problem by modeling the continuous optimization dynamics using
neural ODEs.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,MRI画像再構成を最適化問題として定式化し,通常の微分方程式(ODE)を用いた動的過程として最適化軌道をモデル化する。
ニューラルネットワークを用いてODEのダイナミクスをモデル化し、オフザシェルフ(固定)ソルバを用いて所望のODEを解き、再構成画像を得る。
このモデルを拡張し、既製のODEソルバの知識をネットワーク設計(学習したソルバ)に組み込む。
3つのodeソルバに基づいて複数のモデルを調査し,固定解法と学習解法を比較した。
提案手法は,UNetやCNNなどの一般的な手法よりも高いパラメータ効率を実現している。
ニューラルODEを用いた連続最適化力学をモデル化し,MRI再構成問題に対処する新しい手法を提案する。
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