論文の概要: 3D High-Quality Magnetic Resonance Image Restoration in Clinics Using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14259v1
• Date: Sun, 28 Nov 2021 22:58:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-30 19:07:09.049733
• Title: 3D High-Quality Magnetic Resonance Image Restoration in Clinics Using Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習を用いた3次元高画質磁気共鳴画像復元
• Authors: Hao Li, Jianan Liu
• Abstract要約: 我々は3次元MRI超解像とモーションアーティファクト低減の両方に統合された2次元ディープラーニングニューラルネットワークを用いる。 また,加速度係数に基づくいくつかのダウンサンプリング戦略を解析し,制御可能かつ定量な動作アーチファクト生成法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.200110925123965
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Shortening acquisition time and reducing the motion-artifact are two of the most essential concerns in magnetic resonance imaging. As a promising solution, deep learning-based high quality MR image restoration has been investigated to generate higher resolution and motion artifact-free MR images from lower resolution images acquired with shortened acquisition time, without costing additional acquisition time or modifying the pulse sequences. However, numerous problems still exist to prevent deep learning approaches from becoming practical in the clinic environment. Specifically, most of the prior works focus solely on the network model but ignore the impact of various downsampling strategies on the acquisition time. Besides, the long inference time and high GPU consumption are also the bottle neck to deploy most of the prior works in clinics. Furthermore, prior studies employ random movement in retrospective motion artifact generation, resulting in uncontrollable severity of motion artifact. More importantly, doctors are unsure whether the generated MR images are trustworthy, making diagnosis difficult. To overcome all these problems, we employed a unified 2D deep learning neural network for both 3D MRI super resolution and motion artifact reduction, demonstrating such a framework can achieve better performance in 3D MRI restoration task compared to other states of the art methods and remains the GPU consumption and inference time significantly low, thus easier to deploy. We also analyzed several downsampling strategies based on the acceleration factor, including multiple combinations of in-plane and through-plane downsampling, and developed a controllable and quantifiable motion artifact generation method. At last, the pixel-wise uncertainty was calculated and used to estimate the accuracy of generated image, providing additional information for reliable diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴イメージングにおいて、取得時間の短縮とモーションアーティファクトの低減が最も重要な関心事である。 将来性のある解決法として,高画質mr画像復元法について検討し,取得時間を短縮した低分解能画像から高分解能,モーションアーティファクトフリーのmr画像を生成する。 しかし, 深層学習が臨床現場で実用化されるのを防ぐために, まだまだ多くの問題が残っている。 具体的には、以前の作業のほとんどはネットワークモデルにのみフォーカスするが、取得時間に対する様々なダウンサンプリング戦略の影響を無視する。 さらに、長い推論時間と高いgpu消費は、以前の作業の大半を診療所にデプロイするためのボトルネックでもある。 さらに、先行研究では、ふりかえりのモーションアーティファクト生成にランダムな動きを用い、その結果、制御不能なモーションアーティファクトの重大さをもたらす。 さらに重要なことは、医師が生成したMR画像が信頼できるかどうかがわからないため、診断が難しいことだ。 これらの問題を克服するために,我々は,3次元MRIの超解像とモーションアーティファクトの低減のために,統一された2次元ディープラーニングニューラルネットワークを採用した。 また,複数の面内および面内ダウンサンプリングの組み合わせを含む加速度係数に基づく複数のダウンサンプリング戦略を解析し,制御可能かつ定量なモーションアーティファクト生成法を開発した。 最終的に画素ワイド不確実性を算出し、生成画像の精度を推定し、信頼性の高い診断のための追加情報を提供する。

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