論文の概要: Scan-Specific MRI Reconstruction using Zero-Shot Physics-Guided Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07737v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 18:34:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-16 15:52:27.838623
• Title: Scan-Specific MRI Reconstruction using Zero-Shot Physics-Guided Deep Learning
• Title（参考訳）: Zero-Shot Physics-Guided Deep Learningを用いた走査型MRI再構成
• Authors: Burhaneddin Yaman, Seyed Amir Hossein Hosseini, Mehmet Ak\c{c}akaya
• Abstract要約: 物理誘導型ディープラーニング(PG-DL)はMRIの高速化のための強力なツールである。 最近の自己監督と教師なしの学習アプローチは、完全なサンプルデータなしでトレーニングを可能にします。 本研究では,スキャン特異的なPG-DL再構築を行うためのゼロショット自己監視学習手法を提案する。
• 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: Physics-guided deep learning (PG-DL) has emerged as a powerful tool for accelerated MRI reconstruction, while often necessitating a database of fully-sampled measurements for training. Recent self-supervised and unsupervised learning approaches enable training without fully-sampled data. However, a database of undersampled measurements may not be available in many scenarios, especially for scans involving contrast or recently developed sequences, necessitating new methodology for scan-specific PG-DL reconstructions. A main challenge for developing scan-specific PG-DL methods is the large number of parameters, making it prone to over-fitting. Moreover, database-trained models may not generalize to unseen measurements that differ in terms of SNR, image contrast or sampling pattern. In this work, we propose a zero-shot self-supervised learning approach to perform scan-specific PG-DL reconstruction to tackle these issues. The proposed approach splits available measurements for each scan into three disjoint sets. Two of these sets are used to enforce data consistency and define loss during training, while the last set is used to establish an early stopping criterion. In the presence of models pre-trained on a database, we show that the proposed approach can be adapted as scan-specific fine-tuning via transfer learning to further improve reconstruction quality.
• Abstract（参考訳）: 物理学的ガイド付きディープラーニング(PG-DL)は、MRIの再構築を加速するための強力なツールとして登場しました。 最近の自己監督と教師なしの学習アプローチは、完全なサンプルデータなしでトレーニングを可能にします。 しかし、アンダーサンプル測定のデータベースは多くのシナリオでは利用できないかもしれない。特にコントラストや最近開発されたシーケンスを含むスキャンでは、スキャン固有のPG-DL再構成のための新しい手法が必要である。 スキャン固有のpg-dl法を開発する上での最大の課題はパラメータの多さである。 さらに、SNR、画像コントラスト、サンプリングパターンの点で異なる未知の測定に、データベースが学習したモデルは一般化できない。 本研究では,スキャン特異的なPG-DL再構築を行うためのゼロショット自己監督学習手法を提案する。 提案手法は、各スキャンの利用可能な測定値を3つの不一致セットに分割する。 これら2セットはデータの一貫性を強制し、トレーニング中に損失を定義するために使用され、最後のセットは早期停止基準を確立するために使用される。 データベース上で事前トレーニングされたモデルが存在する場合,提案手法はトランスファー・ラーニングによるスキャン固有の微調整に適応し,再構築の質をさらに向上できることを示す。

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