論文の概要: ReconFormer: Accelerated MRI Reconstruction Using Recurrent Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09376v1
• Date: Sun, 23 Jan 2022 21:58:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-26 07:11:09.056743
• Title: ReconFormer: Accelerated MRI Reconstruction Using Recurrent Transformer
• Title（参考訳）: ReconFormer: Recurrent Transformer を用いた Accelerated MRI 再構成
• Authors: Pengfei Guo, Yiqun Mei, Jinyuan Zhou, Shanshan Jiang, Vishal M. Patel
• Abstract要約: 本稿では,MRI再構成のためのリカレントトランスモデルである textbfReconFormer を提案する。 高度にアンダーサンプリングされたk空間データから高純度磁気共鳴像を反復的に再構成することができる。 パラメータ効率が向上し,最先端手法よりも大幅に向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.27951773998535
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accelerating magnetic resonance image (MRI) reconstruction process is a challenging ill-posed inverse problem due to the excessive under-sampling operation in k-space. In this paper, we propose a recurrent transformer model, namely \textbf{ReconFormer}, for MRI reconstruction which can iteratively reconstruct high fertility magnetic resonance images from highly under-sampled k-space data. In particular, the proposed architecture is built upon Recurrent Pyramid Transformer Layers (RPTL), which jointly exploits intrinsic multi-scale information at every architecture unit as well as the dependencies of the deep feature correlation through recurrent states. Moreover, the proposed ReconFormer is lightweight since it employs the recurrent structure for its parameter efficiency. We validate the effectiveness of ReconFormer on multiple datasets with different magnetic resonance sequences and show that it achieves significant improvements over the state-of-the-art methods with better parameter efficiency. Implementation code will be available in https://github.com/guopengf/ReconFormer.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴画像(mri)再構成過程の高速化は、k空間での過度なアンダーサンプリング操作による逆問題である。 本稿では,高濃度のk空間データから高純度磁気共鳴像を反復的に再構成できるMRI再構成用再帰変換器モデル(textbf{ReconFormer})を提案する。 特に、提案されたアーキテクチャは、リカレントピラミッドトランスフォーマー層(rptl)の上に構築されており、リカレント状態を通じた深い特徴相関の依存関係だけでなく、すべてのアーキテクチャユニットに固有のマルチスケール情報を活用する。 さらに,パラメータ効率に再帰構造を用いるため,提案手法は軽量である。 磁気共鳴シーケンスが異なる複数のデータセットに対するReconFormerの有効性を検証し、パラメータ効率が向上した最先端手法よりも大幅に改善されたことを示す。 実装コードはhttps://github.com/guopengf/ReconFormer.comで入手できる。

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