論文の概要: Fast MRI Reconstruction: How Powerful Transformers Are?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09400v1
- Date: Sun, 23 Jan 2022 23:41:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-25 15:25:10.527385
- Title: Fast MRI Reconstruction: How Powerful Transformers Are?
- Title(参考訳): MRIの高速再生:トランスフォーマーのパワーは?
- Authors: Jiahao Huang, Yinzhe Wu, Huanjun Wu, Guang Yang
- Abstract要約: k空間アンサンプと深層学習に基づく再構成による手法が、スキャンプロセスの高速化のために一般化されている。
特に、高速MRI再構成のために、GAN(Generative Adversarial Network)ベースのSwin Transformer(ST-GAN)を導入した。
異なるアンダーサンプリング条件からのMRI再建には,トランスフォーマーが有効であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.523157765626545
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Magnetic resonance imaging (MRI) is a widely used non-radiative and
non-invasive method for clinical interrogation of organ structures and
metabolism, with an inherently long scanning time. Methods by k-space
undersampling and deep learning based reconstruction have been popularised to
accelerate the scanning process. This work focuses on investigating how
powerful transformers are for fast MRI by exploiting and comparing different
novel network architectures. In particular, a generative adversarial network
(GAN) based Swin transformer (ST-GAN) was introduced for the fast MRI
reconstruction. To further preserve the edge and texture information, edge
enhanced GAN based Swin transformer (EESGAN) and texture enhanced GAN based
Swin transformer (TES-GAN) were also developed, where a dual-discriminator GAN
structure was applied. We compared our proposed GAN based transformers,
standalone Swin transformer and other convolutional neural networks based based
GAN model in terms of the evaluation metrics PSNR, SSIM and FID. We showed that
transformers work well for the MRI reconstruction from different undersampling
conditions. The utilisation of GAN's adversarial structure improves the quality
of images reconstructed when undersampled for 30% or higher.
- Abstract(参考訳): 磁気共鳴イメージング(MRI)は、臓器構造と代謝の臨床的検査に広く用いられている非放射能および非侵襲的手法であり、本質的に長い走査時間を有する。
k空間アンダーサンプリングと深層学習に基づく再構成による手法が広く普及し, 走査過程の高速化が図られている。
この研究は、異なる新しいネットワークアーキテクチャを活用して比較することで、高速MRIのためのトランスフォーマーがいかに強力かを調べることに重点を置いている。
特に、高速MRI再構成のために、GAN(Generative Adversarial Network)ベースのSwin Transformer(ST-GAN)を導入した。
エッジ情報とテクスチャ情報をさらに保存するために、エッジ強化GANベースのSwin変換器(EESGAN)とテクスチャ強化GANベースのSwin変換器(TES-GAN)も開発された。
提案したGAN変換器,スタンドアロンスウィン変換器,および他の畳み込みニューラルネットワークを用いたGANモデルと比較し,PSNR,SSIM,FIDの評価指標について検討した。
異なるアンダーサンプリング条件からのMRI再建にはトランスフォーマーが有効であることを示した。
GANの対向構造の利用により、30%以上アンサンプされた画像の品質が向上する。
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