論文の概要: 3D FLAT: Feasible Learned Acquisition Trajectories for Accelerated MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.04808v1
- Date: Tue, 11 Aug 2020 16:03:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-31 11:13:00.347344
- Title: 3D FLAT: Feasible Learned Acquisition Trajectories for Accelerated MRI
- Title（参考訳）: 3D FLAT : 加速MRIのための学習的獲得軌跡
- Authors: Jonathan Alush-Aben, Linor Ackerman-Schraier, Tomer Weiss, Sanketh
Vedula, Ortal Senouf and Alex Bronstein
- Abstract要約: 本稿では,MRIにおける3次元非カルト加速軌道の新たな設計プロトコルである3D FLATを紹介する。
提案手法は,3次元k空間全体を利用して,物理的に実現可能な獲得軌道を再現法で同時に学習する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5640063295947522
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Magnetic Resonance Imaging (MRI) has long been considered to be among the
gold standards of today's diagnostic imaging. The most significant drawback of
MRI is long acquisition times, prohibiting its use in standard practice for
some applications. Compressed sensing (CS) proposes to subsample the k-space
(the Fourier domain dual to the physical space of spatial coordinates) leading
to significantly accelerated acquisition. However, the benefit of compressed
sensing has not been fully exploited; most of the sampling densities obtained
through CS do not produce a trajectory that obeys the stringent constraints of
the MRI machine imposed in practice. Inspired by recent success of deep
learning based approaches for image reconstruction and ideas from computational
imaging on learning-based design of imaging systems, we introduce 3D FLAT, a
novel protocol for data-driven design of 3D non-Cartesian accelerated
trajectories in MRI. Our proposal leverages the entire 3D k-space to
simultaneously learn a physically feasible acquisition trajectory with a
reconstruction method. Experimental results, performed as a proof-of-concept,
suggest that 3D FLAT achieves higher image quality for a given readout time
compared to standard trajectories such as radial, stack-of-stars, or 2D learned
trajectories (trajectories that evolve only in the 2D plane while fully
sampling along the third dimension). Furthermore, we demonstrate evidence
supporting the significant benefit of performing MRI acquisitions using
non-Cartesian 3D trajectories over 2D non-Cartesian trajectories acquired
slice-wise.
- Abstract（参考訳）: 磁気共鳴イメージング(MRI)は、長い間、今日の診断画像のゴールド標準の一つと考えられてきた。
MRIの最も大きな欠点は、長い買収時間であり、いくつかのアプリケーションで標準での使用を禁じている。
圧縮センシング(CS)は、k-空間(空間座標の物理空間に双対するフーリエ領域)をサブサンプリングすることを提案した。
しかし、圧縮センシングの利点は十分に活用されていない。CSで得られたサンプリング密度の大部分は、実際に課されたMRIマシンの拘束的制約に従う軌跡を作らない。
近年のディープラーニングによる画像再構成手法の成功と,画像システムの学習に基づく設計に基づく計算画像のアイデアに触発されて,MRIにおける3次元非モンテカルロ加速軌道のデータ駆動設計のための新しいプロトコルである3D FLATを紹介した。
提案手法は,3次元k空間全体を利用して,物理的に実現可能な獲得軌道を再現法で同時に学習する。
概念実証として実施された実験結果から、3D FLATは、半径、スタックオブスター、または2D学習軌道(3次元に沿って完全にサンプリングしながら2次元平面内でのみ進化する軌道)のような標準軌跡と比較して、所定の読み出し時間に対して高い画質を達成することが示唆された。
さらに,非カルト系3次元軌跡をスライス的に取得した2次元非カルト系3次元軌跡を用いたMRI画像取得の意義を裏付ける証拠を示す。
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