論文の概要: PS-Net: Deep Partially Separable Modelling for Dynamic Magnetic Resonance Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04073v1
• Date: Mon, 9 May 2022 07:06:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-10 15:08:38.289197
• Title: PS-Net: Deep Partially Separable Modelling for Dynamic Magnetic Resonance Imaging
• Title（参考訳）: PS-Net:ダイナミック磁気共鳴イメージングのための部分分離型モデリング
• Authors: Chentao Cao, Zhuo-Xu Cui, Qingyong Zhu, Dong Liang, Yanjie Zhu
• Abstract要約: 動的MRイメージングのための学習された低ランク法を提案する。 心臓シネデータセットの実験により、提案モデルが最先端圧縮センシング(CS)法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.974773529651233
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning methods driven by the low-rank regularization have achieved attractive performance in dynamic magnetic resonance (MR) imaging. However, most of these methods represent low-rank prior by hand-crafted nuclear norm, which cannot accurately approximate the low-rank prior over the entire dataset through a fixed regularization parameter. In this paper, we propose a learned low-rank method for dynamic MR imaging. In particular, we unrolled the semi-quadratic splitting method (HQS) algorithm for the partially separable (PS) model to a network, in which the low-rank is adaptively characterized by a learnable null-space transform. Experiments on the cardiac cine dataset show that the proposed model outperforms the state-of-the-art compressed sensing (CS) methods and existing deep learning methods both quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: 低ランク正則化による深層学習法は、動的磁気共鳴(mr)イメージングにおいて魅力的な性能を得た。 しかし、これらの手法の多くは手作りの核規範によって先行して低ランクを表すものであり、固定正規化パラメータによってデータセット全体に対する低ランクの事前を正確に近似することはできない。 本稿では,動的mrイメージングのための学習型低ランク法を提案する。 特に、部分分離可能(PS)モデルのための半二分法分割法(HQS)アルゴリズムをネットワークに展開し、低ランクを学習可能なヌル空間変換によって適応的に特徴付ける。 心血管データセットを用いた実験により,提案モデルにより,最先端圧縮センシング(CS)法と既存の深層学習法を定量的かつ定性的に比較した。

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