論文の概要: Scale-Equivariant Unrolled Neural Networks for Data-Efficient
Accelerated MRI Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10436v1
- Date: Thu, 21 Apr 2022 23:29:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-26 00:45:40.541030
- Title: Scale-Equivariant Unrolled Neural Networks for Data-Efficient
Accelerated MRI Reconstruction
- Title(参考訳): データ効率向上型MRI再構成のためのスケール-等変アンローリングニューラルネットワーク
- Authors: Beliz Gunel, Arda Sahiner, Arjun D. Desai, Akshay S. Chaudhari,
Shreyas Vasanawala, Mert Pilanci, John Pauly
- Abstract要約: 本稿では,大規模同変畳み込みニューラルネットワークを用いたニューラルネットワークの近位演算子をモデル化する。
我々のアプローチは、同じメモリ制約下での最先端のアンロールニューラルネットワークに対する強力な改善を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 33.82162420709648
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unrolled neural networks have enabled state-of-the-art reconstruction
performance and fast inference times for the accelerated magnetic resonance
imaging (MRI) reconstruction task. However, these approaches depend on
fully-sampled scans as ground truth data which is either costly or not possible
to acquire in many clinical medical imaging applications; hence, reducing
dependence on data is desirable. In this work, we propose modeling the proximal
operators of unrolled neural networks with scale-equivariant convolutional
neural networks in order to improve the data-efficiency and robustness to
drifts in scale of the images that might stem from the variability of patient
anatomies or change in field-of-view across different MRI scanners. Our
approach demonstrates strong improvements over the state-of-the-art unrolled
neural networks under the same memory constraints both with and without data
augmentations on both in-distribution and out-of-distribution scaled images
without significantly increasing the train or inference time.
- Abstract(参考訳): ニューラルネットワークは、加速磁気共鳴イメージング(MRI)再構成タスクにおいて、最先端の再構築性能と高速な推論時間を実現している。
しかしながら、これらのアプローチは、多くの臨床医用画像アプリケーションで取得できるコストがかかるか、あるいは不可能である基礎的真理データとして、完全なサンプリングされたスキャンに依存するため、データへの依存度を減らすことが望ましい。
本研究では,患者解剖学の多様性から生じる画像のスケールにおけるドリフトに対するデータ効率とロバスト性を改善するために,スケール同変畳み込みニューラルネットワークを用いた非ローリングニューラルネットワークの近似演算子をモデル化することを提案する。
本手法は,分散画像と分散画像の両方のデータ拡張を伴わずに,同じメモリ制約下での最先端の未ロールニューラルネットワークに対する強力な改善を,列車や推論時間を大幅に増加させることなく実証する。
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