論文の概要: Channel Attention Networks for Robust MR Fingerprinting Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01241v1
- Date: Wed, 2 Dec 2020 14:34:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-30 09:27:08.446419
- Title: Channel Attention Networks for Robust MR Fingerprinting Matching
- Title（参考訳）: ロバストMRフィンガープリントマッチングのためのチャネル注意ネットワーク
- Authors: Refik Soyak, Ebru Navruz, Eda Ozgu Ersoy, Gastao Cruz, Claudia Prieto,
Andrew P. King, Devrim Unay, Ilkay Oksuz
- Abstract要約: MRF(MR Resonance Fingerprinting)は、T1やT2の緩和時間などの複数の組織パラメータの同時マッピングを可能にする。
MRFはより高速な走査を提供するが、対応するパラメトリックマップの誤生成や遅い生成などの欠点がある。
本稿では,チャネルワイドアテンションモジュールと完全畳み込みネットワークからなるニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.640430936005229
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Magnetic Resonance Fingerprinting (MRF) enables simultaneous mapping of
multiple tissue parameters such as T1 and T2 relaxation times. The working
principle of MRF relies on varying acquisition parameters pseudo-randomly, so
that each tissue generates its unique signal evolution during scanning. Even
though MRF provides faster scanning, it has disadvantages such as erroneous and
slow generation of the corresponding parametric maps, which needs to be
improved. Moreover, there is a need for explainable architectures for
understanding the guiding signals to generate accurate parametric maps. In this
paper, we addressed both of these shortcomings by proposing a novel neural
network architecture consisting of a channel-wise attention module and a fully
convolutional network. The proposed approach, evaluated over 3 simulated MRF
signals, reduces error in the reconstruction of tissue parameters by 8.88% for
T1 and 75.44% for T2 with respect to state-of-the-art methods. Another
contribution of this study is a new channel selection method: attention-based
channel selection. Furthermore, the effect of patch size and temporal frames of
MRF signal on channel reduction are analyzed by employing a channel-wise
attention.
- Abstract（参考訳）: MRF(MR Resonance Fingerprinting)は、T1やT2の緩和時間などの複数の組織パラメータの同時マッピングを可能にする。
MRFの動作原理は、異なる取得パラメータを疑似ランダムに依存するため、各組織はスキャン中に独自の信号進化を生成する。
MRFは高速な走査を提供するが、対応するパラメトリックマップの誤生成や遅い生成などの欠点があり、改善する必要がある。
さらに、正確なパラメトリックマップを生成するための案内信号を理解するための説明可能なアーキテクチャも必要である。
本稿では,チャネルワイドアテンションモジュールと完全畳み込みネットワークからなる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案することによって,これらの欠点に対処する。
提案手法は, 3種類のMRF信号で評価され, 組織パラメータの再構成における誤差を, T1では8.88%, T2では75.44%削減する。
この研究のもう1つの貢献は、新しいチャンネル選択方法であるアテンションベースのチャンネル選択である。
さらに,mrf信号のパッチサイズと時間フレームがチャネル低減に与える影響をチャネル毎の注意力を用いて解析する。
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