論文の概要: Extending LOUPE for K-space Under-sampling Pattern Optimization in
Multi-coil MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14450v1
- Date: Tue, 28 Jul 2020 19:41:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-06 02:55:39.549556
- Title: Extending LOUPE for K-space Under-sampling Pattern Optimization in
Multi-coil MRI
- Title(参考訳): マルチコイルMRIにおけるK空間アンダーサンプリングパターン最適化のためのLOUPEの拡張
- Authors: Jinwei Zhang, Hang Zhang, Alan Wang, Qihao Zhang, Mert Sabuncu, Pascal
Spincemaille, Thanh D. Nguyen, Yi Wang
- Abstract要約: MRIにおけるk空間サンプリングパターンを最適化するための以前確立されたLOフレームワークを3倍に拡張した。
解析された最適サンプリングパターンは, 従来の再構成手法を用いた場合, 手作り可変密度サンプリングパターンよりも良好に動作した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.7917530616285235
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The previously established LOUPE (Learning-based Optimization of the
Under-sampling Pattern) framework for optimizing the k-space sampling pattern
in MRI was extended in three folds: firstly, fully sampled multi-coil k-space
data from the scanner, rather than simulated k-space data from magnitude MR
images in LOUPE, was retrospectively under-sampled to optimize the
under-sampling pattern of in-vivo k-space data; secondly, binary stochastic
k-space sampling, rather than approximate stochastic k-space sampling of LOUPE
during training, was applied together with a straight-through (ST) estimator to
estimate the gradient of the threshold operation in a neural network; thirdly,
modified unrolled optimization network, rather than modified U-Net in LOUPE,
was used as the reconstruction network in order to reconstruct multi-coil data
properly and reduce the dependency on training data. Experimental results show
that when dealing with the in-vivo k-space data, unrolled optimization network
with binary under-sampling block and ST estimator had better reconstruction
performance compared to the ones with either U-Net reconstruction network or
approximate sampling pattern optimization network, and once trained, the
learned optimal sampling pattern worked better than the hand-crafted variable
density sampling pattern when deployed with other conventional reconstruction
methods.
- Abstract(参考訳): The previously established LOUPE (Learning-based Optimization of the Under-sampling Pattern) framework for optimizing the k-space sampling pattern in MRI was extended in three folds: firstly, fully sampled multi-coil k-space data from the scanner, rather than simulated k-space data from magnitude MR images in LOUPE, was retrospectively under-sampled to optimize the under-sampling pattern of in-vivo k-space data; secondly, binary stochastic k-space sampling, rather than approximate stochastic k-space sampling of LOUPE during training, was applied together with a straight-through (ST) estimator to estimate the gradient of the threshold operation in a neural network; thirdly, modified unrolled optimization network, rather than modified U-Net in LOUPE, was used as the reconstruction network in order to reconstruct multi-coil data properly and reduce the dependency on training data.
実験の結果, 既設k空間データを扱う場合, バイナリアンダーサンプリングブロックとST推定器を用いたアンロール最適化ネットワークは, U-Net再構成ネットワークや近似サンプリングパターン最適化ネットワークと比較すると, 再構成性能が向上し, 学習された最適サンプリングパターンは, 従来の再構成手法を用いた場合よりも優れていた。
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