論文の概要: Accelerating 3D MULTIPLEX MRI Reconstruction with Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08163v1
• Date: Mon, 17 May 2021 21:06:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-19 13:52:29.016346
• Title: Accelerating 3D MULTIPLEX MRI Reconstruction with Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習による3次元多重MRI再構成の高速化
• Authors: Eric Z. Chen, Yongquan Ye, Xiao Chen, Jingyuan Lyu, Zhongqi Zhang, Yichen Hu, Terrence Chen, Jian Xu, and Shanhui Sun
• Abstract要約: マルチフリップ角(FA)とマルチエコレックスGRE法(MULTIP MRI)は1つのスキャンで同時に複数のパラメトリック画像を取得するために開発された。 3次元MRIデータ再構築のための深層学習フレームワークを提案する。 提案する深層学習法は,画像品質と再構成時間において良好な性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.85035197356331
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-contrast MRI images provide complementary contrast information about the characteristics of anatomical structures and are commonly used in clinical practice. Recently, a multi-flip-angle (FA) and multi-echo GRE method (MULTIPLEX MRI) has been developed to simultaneously acquire multiple parametric images with just one single scan. However, it poses two challenges for MULTIPLEX to be used in the 3D high-resolution setting: a relatively long scan time and the huge amount of 3D multi-contrast data for reconstruction. Currently, no DL based method has been proposed for 3D MULTIPLEX data reconstruction. We propose a deep learning framework for undersampled 3D MRI data reconstruction and apply it to MULTIPLEX MRI. The proposed deep learning method shows good performance in image quality and reconstruction time.
• Abstract（参考訳）: マルチコントラストmri画像は解剖学的構造の特徴に関する補完的コントラスト情報を提供し、臨床で一般的に用いられる。 近年,マルチフリップ角(FA)とマルチエコGRE法(MULTIPLEX MRI)が開発され,複数のパラメトリック画像の同時取得が可能となった。 しかし,MultipleXは比較的長いスキャン時間と膨大な量の3Dマルチコントラストデータという,高解像度の3次元環境での利用が課題となっている。 現在,3次元多重データ再構成のためのDLベースの手法は提案されていない。 3次元mriデータ再構成のための深層学習フレームワークを提案し,マルチプレックスmriに適用する。 提案する深層学習法は,画像品質と再構成時間において良好な性能を示す。

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