論文の概要: Dual-Domain Reconstruction Networks with V-Net and K-Net for fast MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05725v1
• Date: Fri, 11 Mar 2022 02:39:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-14 11:53:44.478693
• Title: Dual-Domain Reconstruction Networks with V-Net and K-Net for fast MRI
• Title（参考訳）: 高速MRIのためのV-NetとK-Netを用いたデュアルドメイン再構成ネットワーク
• Authors: Xiaohan Liu, Yanwei Pang, Ruiqi Jin, Yu Liu, Zhenchang Wang
• Abstract要約: 部分走査は磁気共鳴イメージング(MRI)データ取得を加速するための一般的なアプローチである。 部分スキャンデータから画像を正確に再構成することは困難である。 最先端の再構築手法の多くは、イメージドメイン内のU-Net(畳み込みニューラルネットワークの古典的なエンコーダデコーダ形式)やカスケードされたU-Netを応用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.40571201555336
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Partial scan is a common approach for accelerating Magnetic Resonance Imaging (MRI) data acquisition. However, it is challenging to accurately reconstruct images from partial scan data (i.e., incomplete k-space matrices). Most state-of-the-art reconstruction methods apply U-Net (a classical encoder-decoder form of convolutional neural network) or cascaded U-Nets in image domain and/or k-space domain. These methods have great advantages over traditional methods where deep learning is not involved in. Nevertheless, these methods have following problems: (1) Directly applying U-Net in k-space domain is not optimal for extracting features in k-space domain; (2) Classical image-domain oriented U-Net is heavy-weight and hence is inefficient to be cascaded many times for yielding good reconstruction accuracy; (3) Classical image-domain oriented U-Net does not fully make use information of encoder network for extracting features in decoder network; and (4) Existing methods are ineffective in simultaneously extracting and fusing features in image domain and its dual k-space domain. To tackle these problems, we propose in this paper (1) an image-domain encoder-decoder sub-network called V-Net which is more light-weight for cascading and effective in fully utilizing features in the encoder for decoding, (2) a k-space domain sub-network called K-Net which is more suitable for extracting hierarchical features in k-space domain, and (3) a dual-domain reconstruction network where V-Nets and K-Nets are parallelly and effectively combined and cascaded. The effectiveness of KV-Net is demonstrated on the challenging fastMRI dataset where large-scale raw k-space training data are available and ground truth of test data is not released.
• Abstract（参考訳）: 部分走査は磁気共鳴イメージング(MRI)データ取得を促進する一般的な手法である。 しかし、部分走査データ(すなわち不完全k空間行列)から画像を正確に再構成することは困難である。 ほとんどの最先端の再構成法は、画像領域および/またはk空間領域にu-net(古典的なエンコーダ・デコーダ形式の畳み込みニューラルネットワーク)またはカスケードu-netを適用する。 これらの手法は、ディープラーニングが関与しない従来の方法よりも大きな利点がある。 Nevertheless, these methods have following problems: (1) Directly applying U-Net in k-space domain is not optimal for extracting features in k-space domain; (2) Classical image-domain oriented U-Net is heavy-weight and hence is inefficient to be cascaded many times for yielding good reconstruction accuracy; (3) Classical image-domain oriented U-Net does not fully make use information of encoder network for extracting features in decoder network; and (4) Existing methods are ineffective in simultaneously extracting and fusing features in image domain and its dual k-space domain. これらの問題に対処するために,(1)キャスケーディングの軽量化とデコードのための機能の完全活用に有効なV-Netという画像領域エンコーダ・デコーダサブネットワーク,(2)k空間領域の階層的特徴抽出に適したK-Netというk空間ドメインサブネットワーク,(3)V-NetとK-Netを並列かつ効果的に組み合わせたデュアルドメイン再構築ネットワークを提案する。 KV-Netの有効性は、大規模な生のk空間トレーニングデータが利用可能であり、テストデータの真実が公表されていない、挑戦的な高速MRIデータセット上で実証される。

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