論文の概要: Fine-grained MRI Reconstruction using Attentive Selection Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.07672v1
• Date: Sat, 13 Mar 2021 09:58:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-16 13:55:46.993482
• Title: Fine-grained MRI Reconstruction using Attentive Selection Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: Attentive Selection Generative Adversarial Networks を用いたきめ細かいMRI画像再構成
• Authors: Jingshuai Liu, Mehrdad Yaghoobi
• Abstract要約: 高品質mri再構成を実現するための新しい注意に基づく深層学習フレームワークを提案する。 我々は,gan(generative adversarial network)フレームワークに大規模文脈的特徴統合と注意選択を組み込んだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Compressed sensing (CS) leverages the sparsity prior to provide the foundation for fast magnetic resonance imaging (fastMRI). However, iterative solvers for ill-posed problems hinder their adaption to time-critical applications. Moreover, such a prior can be neither rich to capture complicated anatomical structures nor applicable to meet the demand of high-fidelity reconstructions in modern MRI. Inspired by the state-of-the-art methods in image generation, we propose a novel attention-based deep learning framework to provide high-quality MRI reconstruction. We incorporate large-field contextual feature integration and attention selection in a generative adversarial network (GAN) framework. We demonstrate that the proposed model can produce superior results compared to other deep learning-based methods in terms of image quality, and relevance to the MRI reconstruction in an extremely low sampling rate diet.
• Abstract（参考訳）: 圧縮センシング(CS)は、高速磁気共鳴イメージング(fastMRI)の基礎を提供する前に、間隔を活用します。 しかし、不適切な問題に対する反復ソルバは、時間クリティカルなアプリケーションへの適応を妨げる。 さらに、そのような前者は複雑な解剖学的構造を捉えたり、現代MRIにおける高忠実度再構成の需要を満たすには適さない。 画像生成における最先端の手法にインスパイアされ、新しい注意に基づく深層学習フレームワークを提案し、高品質のMRI再構築を提供します。 我々は,gan(generative adversarial network)フレームワークに大規模文脈的特徴統合と注意選択を組み込んだ。 提案モデルは,画像品質の点で他の深層学習法と比較して優れた結果が得られること,および極めて低いサンプリング率食におけるmri再構成との関連性を示す。

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