論文の概要: An End-To-End-Trainable Iterative Network Architecture for Accelerated Radial Multi-Coil 2D Cine MR Image Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00783v1
• Date: Mon, 1 Feb 2021 11:42:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-02 17:14:59.196164
• Title: An End-To-End-Trainable Iterative Network Architecture for Accelerated Radial Multi-Coil 2D Cine MR Image Reconstruction
• Title（参考訳）: 高速ラジアルマルチコイル2次元シネmr画像再構成のためのエンド・ツー・エンド訓練型反復ネットワークアーキテクチャ
• Authors: Andreas Kofler, Markus Haltmeier, Tobias Schaeffter and Christoph Kolbitsch
• Abstract要約: 我々は,複数のレシーバコイルを用いた加速2次元放射状シネMRIの画像再構成のためのCNNアーキテクチャを提案する。 提案手法を学習的・非学習的正規化手法と比較し,提案手法を他のよく知られた再構築手法と比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.233498905999929
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Purpose: Iterative Convolutional Neural Networks (CNNs) which resemble unrolled learned iterative schemes have shown to consistently deliver state-of-the-art results for image reconstruction problems across different imaging modalities. However, because these methodes include the forward model in the architecture, their applicability is often restricted to either relatively small reconstruction problems or to problems with operators which are computationally cheap to compute. As a consequence, they have so far not been applied to dynamic non-Cartesian multi-coil reconstruction problems. Methods: In this work, we propose a CNN-architecture for image reconstruction of accelerated 2D radial cine MRI with multiple receiver coils. The network is based on a computationally light CNN-component and a subsequent conjugate gradient (CG) method which can be jointly trained end-to-end using an efficient training strategy. We investigate the proposed training-strategy and compare our method to other well-known reconstruction techniques with learned and non-learned regularization methods. Results: Our proposed method outperforms all other methods based on non-learned regularization. Further, it performs similar or better than a CNN-based method employing a 3D U-Net and a method using adaptive dictionary learning. In addition, we empirically demonstrate that even by training the network with only iteration, it is possible to increase the length of the network at test time and further improve the results. Conclusions: End-to-end training allows to highly reduce the number of trainable parameters of and stabilize the reconstruction network. Further, because it is possible to change the length of the network at test time, the need to find a compromise between the complexity of the CNN-block and the number of iterations in each CG-block becomes irrelevant.
• Abstract（参考訳）: 目的: 学習反復スキームに類似した反復畳み込みニューラルネットワーク (CNN) は, 画像再構成問題に対して, 様々な画像モダリティをまたがって常に最先端の結果をもたらすことを示した。 しかし、これらの手法はアーキテクチャのフォワードモデルを含むため、比較的小さな再構成問題や計算コストの低い演算子の問題に適用性に制限されることが多い。 その結果, 動的非カルト的マルチコイル再構成問題には適用されていない。 本研究では,複数の受信コイルを有する加速型2次元ラジアルシネMRIの画像再構成のためのCNN-Architectureを提案する。 このネットワークは、計算で軽量なCNNコンポーネントと、効率的なトレーニング戦略を使用してエンドツーエンドで共同トレーニングできるその後の共役グラデーション(CG)方法に基づいています。 提案した訓練戦略を検討し,学習と非学習の正規化手法を用いて,他のよく知られた再建手法と比較した。 結果: 提案手法は非学習正規化に基づく他の手法よりも優れていた。 さらに、3D U-Netを用いたCNNベースの手法と適応辞書学習を用いた手法とを類似または良好に行う。 また,反復のみを用いてネットワークをトレーニングしても,テスト時間内にネットワークの長さを増加させ,結果をさらに改善できることを実証的に実証する。 結論: エンドツーエンドのトレーニングは、再構成ネットワークのトレーニング可能なパラメータの数を大幅に削減し、安定化します。 さらに、テスト時にネットワークの長さを変更することができるため、CNNブロックの複雑さと各CGブロックの反復数との間に妥協を見つける必要性は無関係になります。

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