論文の概要: Semi-Supervised Learning of Mutually Accelerated MRI Synthesis without Fully-Sampled Ground Truths

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14347v2
• Date: Wed, 12 May 2021 10:51:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-07 08:57:37.081894
• Title: Semi-Supervised Learning of Mutually Accelerated MRI Synthesis without Fully-Sampled Ground Truths
• Title（参考訳）: 完全サンプリングされた接地真実を伴わない相互加速MRI合成の半教師付き学習
• Authors: Mahmut Yurt, Salman Ul Hassan Dar, Muzaffer \"Ozbey, Berk T{\i}naz, Kader Karl{\i} O\u{g}uz, Tolga \c{C}ukur
• Abstract要約: 学習に基づく合成マルチコントラストMRIでは、ソースコントラストとターゲットコントラストの高品質な画像を用いて訓練されたディープモデルが一般的である。 本稿では,ソースコントラストとターゲットコントラストの高速な取得から,高品質なターゲット画像を直接復元することを学ぶ,新たな半教師付き深層生成モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning-based synthetic multi-contrast MRI commonly involves deep models trained using high-quality images of source and target contrasts, regardless of whether source and target domain samples are paired or unpaired. This results in undesirable reliance on fully-sampled acquisitions of all MRI contrasts, which might prove impractical due to limitations on scan costs and time. Here, we propose a novel semi-supervised deep generative model that instead learns to recover high-quality target images directly from accelerated acquisitions of source and target contrasts. To achieve this, the proposed model introduces novel multi-coil tensor losses in image, k-space and adversarial domains. These selective losses are based only on acquired k-space samples, and randomized sampling masks are used across subjects to capture relationships among acquired and non-acquired k-space regions. Comprehensive experiments on multi-contrast neuroimaging datasets demonstrate that our semi-supervised approach yields equivalent performance to gold-standard fully-supervised models, while outperforming a cascaded approach that learns to synthesize based on reconstructions of undersampled data. Therefore, the proposed approach holds great promise to improve the feasibility and utility of accelerated MRI acquisitions mutually undersampled across both contrast sets and k-space.
• Abstract（参考訳）: 学習ベースの合成マルチコントラストMRIは、ソースとターゲットのドメインサンプルがペアリングされているかペアリングされていないかに関わらず、ソースとターゲットのコントラストの高品質な画像を使用して訓練されたディープモデルを必要とする。 これにより、全MRIコントラストの完全サンプリングによる取得が望ましくないため、スキャンコストや時間に制限があるため、現実的でない可能性がある。 本稿では,ソースコントラストとターゲットコントラストの加速取得から直接高品質な対象画像の復元を学習する,新しい半教師付き深層生成モデルを提案する。 これを実現するために,提案モデルでは,画像,k空間,対向領域における新たなマルチコイルテンソル損失を導入した。 これらの選択的損失は、取得したk空間サンプルのみに基づいており、取得したk空間領域と取得されていないk空間領域の関係を捉えるために、被験者間でランダム化されたサンプリングマスクが使用される。 マルチコントラストニューロイメージングデータセットに関する包括的実験は、半教師付きアプローチがゴールド標準の完全教師付きモデルと同等のパフォーマンスをもたらすことを証明し、アンサンプリングされたデータの再構成に基づいて合成を学習するカスケード型アプローチよりも優れています。 そこで, 提案手法は, コントラストセットとk空間をまたいで相互にアンサンプされた加速MRI取得の実現可能性と有用性の向上に大きく貢献する。

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