論文の概要: Tuning-free multi-coil compressed sensing MRI with Parallel Variable
Density Approximate Message Passing (P-VDAMP)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04180v1
- Date: Tue, 8 Mar 2022 16:11:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-09 17:31:56.488778
- Title: Tuning-free multi-coil compressed sensing MRI with Parallel Variable
Density Approximate Message Passing (P-VDAMP)
- Title（参考訳）: 並列可変密度近似メッセージパッシング(P-VDAMP)を用いた無チューニングマルチコイル圧縮センシングMRI
- Authors: Charles Millard, Mark Chiew, Jared Tanner, Aaron T. Hess and Boris
Mailhe
- Abstract要約: 並列可変密度近似メッセージパッシング(P-VDAMP)アルゴリズムを提案する。
状態の進化は、Stein's Unbiased Risk Estimate (SURE) を用いてスパースパラメータを自動的に調整する。
提案手法は, 最適に調整したスパース重み付けを施したFISTAと同様の再現品質と収束時間を有することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.624902795082451
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Purpose: To develop a tuning-free method for multi-coil compressed sensing
MRI that performs competitively with algorithms with an optimally tuned sparse
parameter.
Theory: The Parallel Variable Density Approximate Message Passing (P-VDAMP)
algorithm is proposed. For Bernoulli random variable density sampling, P-VDAMP
obeys a "state evolution", where the intermediate per-iteration image estimate
is distributed according to the ground truth corrupted by a Gaussian vector
with approximately known covariance. State evolution is leveraged to
automatically tune sparse parameters on-the-fly with Stein's Unbiased Risk
Estimate (SURE).
Methods: P-VDAMP is evaluated on brain, knee and angiogram datasets at
acceleration factors 5 and 10 and compared with four variants of the Fast
Iterative Shrinkage-Thresholding algorithm (FISTA), including two tuning-free
variants from the literature.
Results: The proposed method is found to have a similar reconstruction
quality and time to convergence as FISTA with an optimally tuned sparse
weighting.
Conclusions: P-VDAMP is an efficient, robust and principled method for
on-the-fly parameter tuning that is competitive with optimally tuned FISTA and
offers substantial robustness and reconstruction quality improvements over
competing tuning-free methods.
- Abstract（参考訳）: 目的:最適に調整されたスパースパラメータを持つアルゴリズムと競合するマルチコイル圧縮センシングMRIのチューニング不要な手法を開発すること。
理論: 並列可変密度近似メッセージパッシング(P-VDAMP)アルゴリズムを提案する。
ベルヌーイ確率変数密度サンプリングでは、P-VDAMPは「状態進化」に従っており、中間点ごとの像推定は、ほぼ共分散を持つガウスベクトルによって崩壊した基底真理に従って分布する。
状態の進化は、Stein's Unbiased Risk Estimate (SURE)でスパースパラメータを自動的に調整するために利用される。
方法: p-vdampは加速度係数5,10の脳,膝,血管のデータセットで評価され,文献から2種類のチューニングフリー変異を含むfista(fastly shrinkage-thresholding algorithm)の4つの変種と比較される。
結果: 提案手法はFISTAと同様の再現性と収束時間を持ち, 最適に調整したスパース重み付けを施した。
結論: p-vdampは、最適に調整されたfistaと競合し、競合するチューニングフリーメソッドよりも実質的な堅牢性と再構成品質の改善を提供する、オンザフライパラメータチューニングの効率的でロバストで原則化された方法である。
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