論文の概要: Optimal MRI Undersampling Patterns for Ultimate Benefit of Medical Vision Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04914v1
• Date: Tue, 10 Aug 2021 20:48:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-12 13:33:39.639172
• Title: Optimal MRI Undersampling Patterns for Ultimate Benefit of Medical Vision Tasks
• Title（参考訳）: 医用ビジョンタスクの究極的ベネフィットのためのMRIアンサンプパターン
• Authors: Artem Razumov, Oleg Y. Rogov, Dmitry V. Dylov
• Abstract要約: 本稿では,再構成画像の品質から下流画像解析結果の品質に焦点を移すことを提案する。 共通の医療ビジョン問題に対する関心のターゲット値関数を最大化する、$textitk$-spaceにおける最適なアンダーサンプリングパターンを見つける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7716102039510564
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: To accelerate MRI, the field of compressed sensing is traditionally concerned with optimizing the image quality after a partial undersampling of the measurable $\textit{k}$-space. In our work, we propose to change the focus from the quality of the reconstructed image to the quality of the downstream image analysis outcome. Specifically, we propose to optimize the patterns according to how well a sought-after pathology could be detected or localized in the reconstructed images. We find the optimal undersampling patterns in $\textit{k}$-space that maximize target value functions of interest in commonplace medical vision problems (reconstruction, segmentation, and classification) and propose a new iterative gradient sampling routine universally suitable for these tasks. We validate the proposed MRI acceleration paradigm on three classical medical datasets, demonstrating a noticeable improvement of the target metrics at the high acceleration factors (for the segmentation problem at $\times$16 acceleration, we report up to 12% improvement in Dice score over the other undersampling patterns).
• Abstract（参考訳）: MRIを高速化するために、圧縮センシングの分野は従来、測定可能な$\textit{k}$-spaceの部分アンサンプ後の画質の最適化に関係している。 本研究では,再構成画像の品質から下流画像解析結果の品質に焦点を移すことを提案する。 具体的には,再建画像中の病理所見の検出や局所化の程度に応じて,そのパターンを最適化することを提案する。 共通の医療的視覚問題(再構築、セグメンテーション、分類)に関心のある対象値関数を最大化する$\textit{k}$-spaceの最適なアンダーサンプリングパターンを見つけ、これらのタスクに普遍的に適した新しい反復的勾配サンプリングルーチンを提案する。 提案したMRIアクセラレーションパラダイムを3つの古典的医療データセット上で検証し,高いアクセラレーション係数における目標指標の顕著な改善を示す($\times$16アクセラレーションにおけるセグメンテーション問題については,他のアンダーサンプリングパターンよりも最大12%改善したことを報告した)。

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