論文の概要: A theoretical framework for self-supervised MR image reconstruction
using sub-sampling via variable density Noisier2Noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10278v5
- Date: Tue, 18 Jul 2023 08:27:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-19 19:56:53.799177
- Title: A theoretical framework for self-supervised MR image reconstruction
using sub-sampling via variable density Noisier2Noise
- Title（参考訳）: 可変密度雑音によるサブサンプリングを用いた自己教師型MR画像再構成のための理論的枠組み
- Authors: Charles Millard, Mark Chiew
- Abstract要約: 我々は、Noisier2Noiseフレームワークを使用して、Data UnderSuperviseを介して自己サンプル学習のパフォーマンスを解析的に説明します。
サンプル集合を分割して、サブセットが元のサンプリングマスクと同じ種類の分布を持つようにすることを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, there has been attention on leveraging the statistical
modeling capabilities of neural networks for reconstructing sub-sampled
Magnetic Resonance Imaging (MRI) data. Most proposed methods assume the
existence of a representative fully-sampled dataset and use fully-supervised
training. However, for many applications, fully sampled training data is not
available, and may be highly impractical to acquire. The development and
understanding of self-supervised methods, which use only sub-sampled data for
training, are therefore highly desirable. This work extends the Noisier2Noise
framework, which was originally constructed for self-supervised denoising
tasks, to variable density sub-sampled MRI data. We use the Noisier2Noise
framework to analytically explain the performance of Self-Supervised Learning
via Data Undersampling (SSDU), a recently proposed method that performs well in
practice but until now lacked theoretical justification. Further, we propose
two modifications of SSDU that arise as a consequence of the theoretical
developments. Firstly, we propose partitioning the sampling set so that the
subsets have the same type of distribution as the original sampling mask.
Secondly, we propose a loss weighting that compensates for the sampling and
partitioning densities. On the fastMRI dataset we show that these changes
significantly improve SSDU's image restoration quality and robustness to the
partitioning parameters.
- Abstract（参考訳）: 近年,サブサンプルMRI(Magnetic Resonance Imaging)データの再構成にニューラルネットワークの統計的モデリング機能を活用することに注目が集まっている。
提案手法は, 代表的な完全サンプルデータセットの存在を前提として, 完全教師付きトレーニングを用いる。
しかし、多くのアプリケーションでは、完全なサンプルトレーニングデータは利用できず、取得には非常に実用的でない可能性がある。
したがって、訓練にサブサンプリングデータのみを使用する自己教師あり手法の開発と理解が極めて望ましい。
この研究は、当初自己教師付き認知タスクのために構築されたNoisier2Noiseフレームワークを、可変密度サブサンプルMRIデータに拡張した。
提案手法であるdata undersampling (ssdu) による自己教師付き学習の性能を解析的に説明するために,noisier2noiseフレームワークを用いた。
さらに、理論的発展の結果として生じるSSDUの2つの修正を提案する。
まず、サンプリングセットを分割して、サブセットが元のサンプリングマスクと同じタイプの分布を持つようにすることを提案する。
次に, サンプル密度と分割密度を補償する損失重み付けを提案する。
fastMRIデータセットでは,これらの変化によりSSDUの画像復元精度が向上し,パーティショニングパラメータの堅牢性が向上した。
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