論文の概要: Swin Transformer for Fast MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03230v1
• Date: Mon, 10 Jan 2022 09:32:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-11 14:45:16.250044
• Title: Swin Transformer for Fast MRI
• Title（参考訳）: 高速MRI用スイニングトランス
• Authors: Jiahao Huang, Yingying Fang, Yinzhe Wu, Huanjun Wu, Zhifan Gao, Yang Li, Javier Del Ser, Jun Xia, Guang Yang
• Abstract要約: SwinMRは、高速MRI再構成のための新しいSwin変換器ベースの方法である。 ネットワークは入力モジュール(IM)、特徴抽出モジュール(FE)、出力モジュール(OM)で構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.28925347961542
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Magnetic resonance imaging (MRI) is an important non-invasive clinical tool that can produce high-resolution and reproducible images. However, a long scanning time is required for high-quality MR images, which leads to exhaustion and discomfort of patients, inducing more artefacts due to voluntary movements of the patients and involuntary physiological movements. To accelerate the scanning process, methods by k-space undersampling and deep learning based reconstruction have been popularised. This work introduced SwinMR, a novel Swin transformer based method for fast MRI reconstruction. The whole network consisted of an input module (IM), a feature extraction module (FEM) and an output module (OM). The IM and OM were 2D convolutional layers and the FEM was composed of a cascaded of residual Swin transformer blocks (RSTBs) and 2D convolutional layers. The RSTB consisted of a series of Swin transformer layers (STLs). The shifted windows multi-head self-attention (W-MSA/SW-MSA) of STL was performed in shifted windows rather than the multi-head self-attention (MSA) of the original transformer in the whole image space. A novel multi-channel loss was proposed by using the sensitivity maps, which was proved to reserve more textures and details. We performed a series of comparative studies and ablation studies in the Calgary-Campinas public brain MR dataset and conducted a downstream segmentation experiment in the Multi-modal Brain Tumour Segmentation Challenge 2017 dataset. The results demonstrate our SwinMR achieved high-quality reconstruction compared with other benchmark methods, and it shows great robustness with different undersampling masks, under noise interruption and on different datasets. The code is publicly available at https://github.com/ayanglab/SwinMR.
• Abstract（参考訳）: MRIは高解像度で再現可能な画像を生成する重要な非侵襲的臨床ツールである。 しかし、高画質MR画像には長い走査時間が必要であり、患者の疲労や不快感を招き、患者の自発的な動きや不随意の生理的動きによって多くの人工物が引き起こされる。 走査過程を高速化するため,k空間アンダーサンプリング法や深層学習に基づく再構成法が普及している。 この研究は、高速MRI再構成のための新しいスウィントランスベースの方法であるSwinMRを導入した。 ネットワーク全体は、入力モジュール(IM)、特徴抽出モジュール(FEM)、出力モジュール(OM)から構成されていた。 IMおよびOMは2次元畳み込み層であり, FEMは残留スウィン変圧器ブロック(RSTB)と2次元畳み込み層から構成されていた。 RSTBは一連のSwin Transformer Layer(STL)で構成されていた。 STLのシフトウィンドウマルチヘッド自己アテンション(W-MSA/SW-MSA)は、画像空間全体において元のトランスのマルチヘッド自己アテンション(MSA)ではなく、シフトウィンドウで実行された。 感性マップを用いて新しいマルチチャネル損失を提案し、さらにテクスチャや詳細を保存できることが証明された。 我々はCalgary-Campinas公開脳MRデータセットで比較研究とアブレーション研究を行い、Multi-modal Brain Tumour Segmentation Challenge 2017データセットで下流セグメンテーション実験を行った。 その結果、SwinMRは他のベンチマーク手法と比較して高品質な再構成を実現し、ノイズ遮断や異なるデータセット下で異なるアンダーサンプリングマスクで大きな堅牢性を示した。 コードはhttps://github.com/ayanglab/SwinMRで公開されている。

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