論文の概要: Attention-gated convolutional neural networks for off-resonance correction of spiral real-time MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07271v1
• Date: Sun, 14 Feb 2021 23:43:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 15:25:23.428283
• Title: Attention-gated convolutional neural networks for off-resonance correction of spiral real-time MRI
• Title（参考訳）: スパイラルリアルタイムMRIのオフ共鳴補正のための注意誘導畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Yongwan Lim, Shrikanth S. Narayanan, Krishna S. Nayak
• Abstract要約: 本稿では,アテンションゲート機構を組み込んだ新しいCNNオフ共振補正手法を提案する。 我々は,既存のオフ共振補正法と比較して,1.5テスラスパイラル音声RT-MRIによるアテンションゲートの性能向上を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.11266896200967
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiral acquisitions are preferred in real-time MRI because of their efficiency, which has made it possible to capture vocal tract dynamics during natural speech. A fundamental limitation of spirals is blurring and signal loss due to off-resonance, which degrades image quality at air-tissue boundaries. Here, we present a new CNN-based off-resonance correction method that incorporates an attention-gate mechanism. This leverages spatial and channel relationships of filtered outputs and improves the expressiveness of the networks. We demonstrate improved performance with the attention-gate, on 1.5 Tesla spiral speech RT-MRI, compared to existing off-resonance correction methods.
• Abstract（参考訳）: スパイラル取得は、その効率性のためにリアルタイムMRIで好まれており、自然発話中の声道動態を捉えることができる。 スパイラルの基本的な制限は、不共振によるぼやけと信号損失であり、空気対流境界での画質が低下する。 本稿では,アテンションゲート機構を組み込んだCNNによる非共振補正手法を提案する。 これにより、フィルタされた出力の空間的およびチャネル的関係を利用し、ネットワークの表現性を改善する。 我々は,既存のオフ共振補正法と比較して,1.5テスラスパイラル音声RT-MRIによるアテンションゲートの性能向上を実証した。

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