論文の概要: Unsupervised MRI Reconstruction with Generative Adversarial Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.13065v1
- Date: Sat, 29 Aug 2020 22:00:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-23 17:02:05.540447
- Title: Unsupervised MRI Reconstruction with Generative Adversarial Networks
- Title(参考訳): ジェネレーティブ・ディバイサル・ネットワークを用いた教師なしMRI再構成
- Authors: Elizabeth K. Cole, John M. Pauly, Shreyas S. Vasanawala, Frank Ong
- Abstract要約: 生成的対向ネットワークを用いた完全サンプリングデータのないMRI再構成のためのディープラーニングフレームワークを提案する。
提案手法を2つのシナリオで検証し, 高速スピンエコー膝試験と前向きアンサンプド腹部DCEの2つのシナリオについて検討した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.253509181850502
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning-based image reconstruction methods have achieved promising
results across multiple MRI applications. However, most approaches require
large-scale fully-sampled ground truth data for supervised training. Acquiring
fully-sampled data is often either difficult or impossible, particularly for
dynamic contrast enhancement (DCE), 3D cardiac cine, and 4D flow. We present a
deep learning framework for MRI reconstruction without any fully-sampled data
using generative adversarial networks. We test the proposed method in two
scenarios: retrospectively undersampled fast spin echo knee exams and
prospectively undersampled abdominal DCE. The method recovers more anatomical
structure compared to conventional methods.
- Abstract(参考訳): 深層学習に基づく画像再構成法は複数のMRIアプリケーションで有望な結果を得た。
しかし、ほとんどの手法は教師あり訓練のために大規模な完全サンプリングされた真実データを必要とする。
完全サンプリングデータを取得することは、特にダイナミックコントラスト増強(DCE)、3D心筋シン、および4Dフローにおいて困難または不可能であることが多い。
生成的対向ネットワークを用いた完全サンプリングデータのないMRI再構成のためのディープラーニングフレームワークを提案する。
提案手法を2つのシナリオで検証し, 高速スピンエコー膝試験と前向きアンサンプド腹部DCEの2つのシナリオについて検討した。
従来の方法に比べて解剖学的構造が回復する。
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