論文の概要: AI-based Reconstruction for Fast MRI -- A Systematic Review and Meta-analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12744v1
• Date: Thu, 23 Dec 2021 17:56:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-24 14:59:18.996615
• Title: AI-based Reconstruction for Fast MRI -- A Systematic Review and Meta-analysis
• Title（参考訳）: 高速MRIのためのAIベースの再構成 -- システムレビューとメタ分析
• Authors: Yutong Chen, Carola-Bibiane Sch\"onlieb, Pietro Li\`o, Tim Leiner, Pier Luigi Dragotti, Ge Wang, Daniel Rueckert, David Firmin, Guang Yang
• Abstract要約: 圧縮センシング(CS)は磁気共鳴画像(MRI)取得プロセスの加速に重要な役割を果たしている。 ディープニューラルネットワークとCSアルゴリズムは、高速MRIの技術を再定義するために統合されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.16099059188649
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Compressed sensing (CS) has been playing a key role in accelerating the magnetic resonance imaging (MRI) acquisition process. With the resurgence of artificial intelligence, deep neural networks and CS algorithms are being integrated to redefine the state of the art of fast MRI. The past several years have witnessed substantial growth in the complexity, diversity, and performance of deep learning-based CS techniques that are dedicated to fast MRI. In this meta-analysis, we systematically review the deep learning-based CS techniques for fast MRI, describe key model designs, highlight breakthroughs, and discuss promising directions. We have also introduced a comprehensive analysis framework and a classification system to assess the pivotal role of deep learning in CS-based acceleration for MRI.
• Abstract（参考訳）: 圧縮センシング(CS)は磁気共鳴画像(MRI)取得プロセスの加速に重要な役割を果たしている。 人工知能の復活に伴い、ディープニューラルネットワークとCSアルゴリズムが統合され、高速MRIの最先端技術を再定義している。 過去数年間、高速MRIに特化したディープラーニングベースのCS技術の複雑さ、多様性、パフォーマンスが著しく向上しているのを目撃してきた。 このメタ分析では、高速MRIのためのディープラーニングに基づくCS手法を体系的にレビューし、キーモデルの設計を説明し、ブレークスルーを強調し、将来的な方向性について議論する。 我々はまた,MRIのCSベースの加速度におけるディープラーニングの役割を評価するための包括的分析フレームワークと分類システムも導入した。

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