論文の概要: Unpaired Deep Learning for Accelerated MRI using Optimal Transport Driven CycleGAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12967v1
• Date: Sat, 29 Aug 2020 12:02:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-23 16:53:23.675322
• Title: Unpaired Deep Learning for Accelerated MRI using Optimal Transport Driven CycleGAN
• Title（参考訳）: 最適輸送駆動サイクルGANを用いた加速MRIのための未経験深度学習
• Authors: Gyutaek Oh, Byeongsu Sim, Hyungjin Chung, Leonard Sunwoo, and Jong Chul Ye
• Abstract要約: 最適輸送駆動サイクル一貫性生成対向ネットワーク(OT-cycleGAN)を用いた未ペア深層学習手法を提案する。 提案するOT-cycleGANアーキテクチャは, 特別に設計された最小二乗法を用いて, 最適輸送定式化の双対な定式化から厳密に導かれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.68599686848292
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, deep learning approaches for accelerated MRI have been extensively studied thanks to their high performance reconstruction in spite of significantly reduced runtime complexity. These neural networks are usually trained in a supervised manner, so matched pairs of subsampled and fully sampled k-space data are required. Unfortunately, it is often difficult to acquire matched fully sampled k-space data, since the acquisition of fully sampled k-space data requires long scan time and often leads to the change of the acquisition protocol. Therefore, unpaired deep learning without matched label data has become a very important research topic. In this paper, we propose an unpaired deep learning approach using a optimal transport driven cycle-consistent generative adversarial network (OT-cycleGAN) that employs a single pair of generator and discriminator. The proposed OT-cycleGAN architecture is rigorously derived from a dual formulation of the optimal transport formulation using a specially designed penalized least squares cost. The experimental results show that our method can reconstruct high resolution MR images from accelerated k- space data from both single and multiple coil acquisition, without requiring matched reference data.
• Abstract（参考訳）: 近年,実行時複雑性が著しく低下しているにもかかわらず,高性能な再構成により,MRIの高速化のためのディープラーニング手法が広く研究されている。 これらのニューラルネットワークは通常、教師付き方法で訓練されるため、マッチしたサブサンプルと完全にサンプリングされたk空間のデータが必要である。 残念ながら、完全にサンプリングされたk空間データの取得には長い走査時間が必要であり、しばしば取得プロトコルの変更につながるため、一致した完全なk空間データの取得は困難である。 したがって、ラベルデータにマッチしない非ペア型ディープラーニングは、非常に重要な研究テーマとなっている。 本稿では,1組のジェネレータと識別器を用いた最適輸送駆動サイクル一貫性生成対向ネットワーク(OT-cycleGAN)を用いた未ペア深層学習手法を提案する。 提案するOT-cycleGANアーキテクチャは, 特別に設計された最小二乗法を用いて, 最適輸送定式化の双対な定式化から厳密に導かれる。 提案手法は,単一コイルと複数コイルからの加速k空間データから,一致した参照データを必要としない高分解能mr画像を再構成できることを示す。

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