論文の概要: Bayesian Uncertainty Estimation of Learned Variational MRI Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06665v1
• Date: Fri, 12 Feb 2021 18:08:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-15 13:11:57.044116
• Title: Bayesian Uncertainty Estimation of Learned Variational MRI Reconstruction
• Title（参考訳）: 学習変数MRI再構成のベイズ不確実性推定
• Authors: Dominik Narnhofer and Alexander Effland and Erich Kobler and Kerstin Hammernik and Florian Knoll and Thomas Pock
• Abstract要約: 我々は,モデル不連続な不確かさを定量化するベイズ変分フレームワークを提案する。 提案手法はMRIのアンダーサンプを用いた再建術の術後成績を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.202627467245584
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent deep learning approaches focus on improving quantitative scores of dedicated benchmarks, and therefore only reduce the observation-related (aleatoric) uncertainty. However, the model-immanent (epistemic) uncertainty is less frequently systematically analyzed. In this work, we introduce a Bayesian variational framework to quantify the epistemic uncertainty. To this end, we solve the linear inverse problem of undersampled MRI reconstruction in a variational setting. The associated energy functional is composed of a data fidelity term and the total deep variation (TDV) as a learned parametric regularizer. To estimate the epistemic uncertainty we draw the parameters of the TDV regularizer from a multivariate Gaussian distribution, whose mean and covariance matrix are learned in a stochastic optimal control problem. In several numerical experiments, we demonstrate that our approach yields competitive results for undersampled MRI reconstruction. Moreover, we can accurately quantify the pixelwise epistemic uncertainty, which can serve radiologists as an additional resource to visualize reconstruction reliability.
• Abstract（参考訳）: 最近のディープラーニングアプローチは、専用のベンチマークの量的スコアの改善に重点を置いているため、観測関連の不確実性を減らすだけである。 しかし、モデルの不確かさは体系的に分析されることは少ない。 本研究では, 震源の不確実性を定量化するベイズ変動フレームワークを提案する。 そこで, 変量設定下における下検体MRI再構成の線形逆問題を解く。 関連するエネルギー汎関数は、データ忠実度項と学習パラメトリック正則化器としての全深度変動(TDV)からなる。 認識的不確かさを推定するために、確率的最適制御問題において平均と共分散行列が学習される多変量ガウス分布からtdv正則化器のパラメータを導出する。 いくつかの数値実験では、このアプローチが低サンプルMRI再建のための競争結果をもたらすことを実証する。 さらに,再構成信頼性を可視化するための追加資源として放射線科医に提供できる画素単位の認識の不確かさを正確に定量化することができる。

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