論文の概要: Deep, Deep Learning with BART
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.14005v1
- Date: Mon, 28 Feb 2022 18:23:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-01 17:27:20.568853
- Title: Deep, Deep Learning with BART
- Title（参考訳）: BARTによる深層学習
- Authors: Moritz Blumenthal and Guanxiong Luo and Martin Schilling and H.
Christian M. Holme and Martin Uecker
- Abstract要約: BARTツールボックスは、並列イメージングと圧縮センシングのためのキャリブレーションと再構成アルゴリズムの豊富な実装を提供する。
BARTは、勾配の計算を可能にする自動微分を提供する非線形演算子フレームワークによって拡張された。
最先端の深層画像再構成ネットワークは、BARTの勾配に基づく最適化アルゴリズムを用いて構築および訓練することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.583867282885907
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Purpose: To develop a deep-learning-based image reconstruction framework for
reproducible research in MRI.
Methods: The BART toolbox offers a rich set of implementations of calibration
and reconstruction algorithms for parallel imaging and compressed sensing. In
this work, BART was extended by a non-linear operator framework that provides
automatic differentiation to allow computation of gradients. Existing
MRI-specific operators of BART, such as the non-uniform fast Fourier transform,
are directly integrated into this framework and are complemented by common
building blocks used in neural networks. To evaluate the use of the framework
for advanced deep-learning-based reconstruction, two state-of-the-art unrolled
reconstruction networks, namely the Variational Network [1] and MoDL [2], were
implemented.
Results: State-of-the-art deep image-reconstruction networks can be
constructed and trained using BART's gradient based optimization algorithms.
The BART implementation achieves a similar performance in terms of training
time and reconstruction quality compared to the original implementations based
on TensorFlow.
Conclusion: By integrating non-linear operators and neural networks into
BART, we provide a general framework for deep-learning-based reconstruction in
MRI.
- Abstract（参考訳）: 目的:mriで再現可能な研究のための深層学習に基づく画像再構成フレームワークの開発。
方法: BARTツールボックスは、並列イメージングと圧縮センシングのためのキャリブレーションと再構成アルゴリズムの豊富な実装を提供する。
この作業において、BARTは、勾配の計算を可能にする自動微分を提供する非線形演算子フレームワークによって拡張された。
非一様高速フーリエ変換のような既存のMRI固有の演算子は、このフレームワークに直接統合され、ニューラルネットワークで使用される一般的なビルディングブロックによって補完される。
高度深層学習に基づく再構築のためのフレームワークの利用を評価するために,2つの最先端の未学習再構築ネットワーク,すなわち変分ネットワーク[1]とMoDL[2]を実装した。
結果:BARTの勾配に基づく最適化アルゴリズムを用いて,最先端の深層画像再構成ネットワークを構築し,訓練することができる。
BARTの実装は、TensorFlowベースのオリジナルの実装と比較して、トレーニング時間と再構築品質の点で、同様のパフォーマンスを実現している。
結論: 非線形演算子とニューラルネットワークをBARTに統合することにより,MRIにおけるディープラーニングに基づく再構築のための一般的なフレームワークを提供する。
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