論文の概要: Deep learning-based reconstruction of highly accelerated 3D MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04674v1
- Date: Wed, 9 Mar 2022 12:32:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-11 01:15:28.348813
- Title: Deep learning-based reconstruction of highly accelerated 3D MRI
- Title（参考訳）: 高速度3次元MRIの深層学習による再構成
- Authors: Sangtae Ahn, Uri Wollner, Graeme McKinnon, Isabelle Heukensfeldt
Jansen, Rafi Brada, Dan Rettmann, Ty A. Cashen, John Huston, J. Kevin
DeMarco, Robert Y. Shih, Joshua D. Trzasko, Christopher J. Hardy, Thomas K.
F. Foo
- Abstract要約: DL-Speedは3次元T1重み付き脳スキャンデータを用いて訓練され、高アンサンプされたk空間データから複雑な値の画像を再構成した。
3次元MPRAGE脳スキャンデータから10倍の加速を再現して評価した。
DL-Speedは前向きアンサンプされたスキャンデータに対して合理的に良好な性能を示し,スキャン時間の2～5倍の削減を実現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6023590691155803
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Purpose: To accelerate brain 3D MRI scans by using a deep learning method for
reconstructing images from highly-undersampled multi-coil k-space data
Methods: DL-Speed, an unrolled optimization architecture with dense
skip-layer connections, was trained on 3D T1-weighted brain scan data to
reconstruct complex-valued images from highly-undersampled k-space data. The
trained model was evaluated on 3D MPRAGE brain scan data
retrospectively-undersampled with a 10-fold acceleration, compared to a
conventional parallel imaging method with a 2-fold acceleration. Scores of SNR,
artifacts, gray/white matter contrast, resolution/sharpness, deep gray-matter,
cerebellar vermis, anterior commissure, and overall quality, on a 5-point
Likert scale, were assessed by experienced radiologists. In addition, the
trained model was tested on retrospectively-undersampled 3D T1-weighted LAVA
(Liver Acquisition with Volume Acceleration) abdominal scan data, and
prospectively-undersampled 3D MPRAGE and LAVA scans in three healthy volunteers
and one, respectively.
Results: The qualitative scores for DL-Speed with a 10-fold acceleration were
higher than or equal to those for the parallel imaging with 2-fold
acceleration. DL-Speed outperformed a compressed sensing method in quantitative
metrics on retrospectively-undersampled LAVA data. DL-Speed was demonstrated to
perform reasonably well on prospectively-undersampled scan data, realizing a
2-5 times reduction in scan time.
Conclusion: DL-Speed was shown to accelerate 3D MPRAGE and LAVA with up to a
net 10-fold acceleration, achieving 2-5 times faster scans compared to
conventional parallel imaging and acceleration, while maintaining diagnostic
image quality and real-time reconstruction. The brain scan data-trained
DL-Speed also performed well when reconstructing abdominal LAVA scan data,
demonstrating versatility of the network.
- Abstract（参考訳）: 目的: 高アンサンプされたマルチコイルk空間データから画像を再構成する深層学習法を用いて脳の3次元MRIスキャンを高速化する手法: 高アンサンプされたk空間データから高アンサンプされたk空間データから複雑な画像を再構成するために、3次元T1重み付き脳スキャンデータをトレーニングした。
3次元MPRAGE脳スキャンデータを用いて,従来の2倍加速度のパラレルイメージング法と比較して,10倍加速度で再検討した。
snr, アーティファクト, 灰色/白質コントラスト, 解像度/シャープネス, 深い灰色マッター, 小脳縁, 前頭葉, 全体的な品質は, 経験豊富な放射線科医によって評価された。
さらに, 3D MPRAGEおよびLAVAスキャンを健常者3名と健常者1名を対象に, 3次元T1重み付きLAVA(Liver Acquisition with Volume Acceleration)腹部CTデータを用いて検討した。
結果:10倍加速のDL-Speedの定性スコアは2倍加速の平行画像の定性スコアよりも高かった。
DL-Speedは、LAVAデータの定量的測定値において圧縮センシング法より優れていた。
DL-Speedは前向きアンサンプされたスキャンデータに対して合理的に良好な性能を示し,スキャン時間の2～5倍の削減を実現した。
結論: DL-Speedは3次元MPRAGEとLAVAを最大10倍の加速で加速し, 診断画像の品質とリアルタイム再構成を維持しながら, 従来の並列画像と加速の2～5倍の高速スキャンを実現した。
脳スキャンデータトレーニングdl-speedも腹部溶岩スキャンデータ再構成時に良好に動作し,ネットワークの汎用性を示した。
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