論文の概要: Sampling possible reconstructions of undersampled acquisitions in MR
imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00042v3
- Date: Wed, 9 Feb 2022 10:10:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-12 23:17:20.089674
- Title: Sampling possible reconstructions of undersampled acquisitions in MR
imaging
- Title（参考訳）: MR画像におけるアンダーサンプル取得の可能性
- Authors: Kerem C. Tezcan, Neerav Karani, Christian F. Baumgartner, Ender
Konukoglu
- Abstract要約: MR中のk-空間のアンサンプは時間を節約するが、結果として不適切な逆転問題が発生し、可能な限り無限の画像が生成される。
伝統的に、これは、選択された正規化や事前に従って、このソリューションセットから1つの「ベスト」イメージを検索することで、再構成問題として取り組まれる。
そこで本研究では,逆変換プロセスにおける不確実性を捉えるために,取得モデルと選択した条件下で可能な複数の画像を返却する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.75702493778194
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Undersampling the k-space during MR acquisitions saves time, however results
in an ill-posed inversion problem, leading to an infinite set of images as
possible solutions. Traditionally, this is tackled as a reconstruction problem
by searching for a single "best" image out of this solution set according to
some chosen regularization or prior. This approach, however, misses the
possibility of other solutions and hence ignores the uncertainty in the
inversion process. In this paper, we propose a method that instead returns
multiple images which are possible under the acquisition model and the chosen
prior to capture the uncertainty in the inversion process. To this end, we
introduce a low dimensional latent space and model the posterior distribution
of the latent vectors given the acquisition data in k-space, from which we can
sample in the latent space and obtain the corresponding images. We use a
variational autoencoder for the latent model and the Metropolis adjusted
Langevin algorithm for the sampling. We evaluate our method on two datasets;
with images from the Human Connectome Project and in-house measured multi-coil
images. We compare to five alternative methods. Results indicate that the
proposed method produces images that match the measured k-space data better
than the alternatives, while showing realistic structural variability.
Furthermore, in contrast to the compared methods, the proposed method yields
higher uncertainty in the undersampled phase encoding direction, as expected.
Keywords: Magnetic Resonance image reconstruction, uncertainty estimation,
inverse problems, sampling, MCMC, deep learning, unsupervised learning.
- Abstract（参考訳）: MR取得中にk空間をアンサンプすることは時間を節約するが、結果として不適切な逆転問題が発生し、可能な限り無限の画像集合が得られる。
伝統的に、これは、選択された正規化や事前に従って、このソリューションセットから1つの「ベスト」イメージを検索することで、再構成問題として取り組まれる。
しかし、このアプローチは他の解の可能性を見逃し、従って反転過程の不確実性を無視する。
本稿では,逆転過程における不確かさを捉えるために,取得モデルと選択した条件下で可能な複数の画像を返却する手法を提案する。
この目的のために、我々は低次元の潜伏空間を導入し、k空間における取得データから得られた潜伏ベクトルの後方分布をモデル化し、潜伏空間をサンプリングして対応する画像を得る。
潜在モデルには変分オートエンコーダ,サンプリングにはメトロポリス調整ランジュバンアルゴリズムを用いる。
我々は,Human Connectome Projectと社内で計測されたマルチコイル画像の2つのデータセットを用いて,本手法の評価を行った。
5つの方法と比較する。
提案手法は,現実的な構造変化を示しながら,測定したk空間データに適合する画像を生成することを示す。
さらに, 比較手法と対照的に, 提案手法は期待どおりアンサンプされた位相符号化方向における不確実性が高い。
キーワード:磁気共鳴画像再構成、不確実性推定、逆問題、サンプリング、MCMC、ディープラーニング、教師なし学習。
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