論文の概要: Denoising Generalized Expectation-Consistent Approximation for MRI Image Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05049v1
• Date: Thu, 9 Jun 2022 00:58:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-14 08:32:38.389437
• Title: Denoising Generalized Expectation-Consistent Approximation for MRI Image Recovery
• Title（参考訳）: MRI画像回復のための一般期待定数近似法
• Authors: Saurav K. Shastri, Rizwan Ahmad, Christopher A. Metzler, and Philip Schniter
• Abstract要約: 逆問題では、凸最適化のステップをアプリケーション固有のデノイザへの呼び出しに置き換えるプラグイン・アンド・プレイ(DNN)法が開発され、ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いてしばしば実装されている。 このような手法は成功したが、改善できる。例えば、デノイザーは通常、ホワイトノイズを取り除くために設計・訓練されているが、ニューラルデノイザー入力誤差はホワイトやガウスから遠く離れている。 本稿では,各イテレーション毎に予測可能なエラー統計情報を提供するアルゴリズムと,それらの統計情報を活用する新しい画像デノワを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.497777961872448
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To solve inverse problems, plug-and-play (PnP) methods have been developed that replace the proximal step in a convex optimization algorithm with a call to an application-specific denoiser, often implemented using a deep neural network (DNN). Although such methods have been successful, they can be improved. For example, denoisers are usually designed/trained to remove white Gaussian noise, but the denoiser input error in PnP algorithms is usually far from white or Gaussian. Approximate message passing (AMP) methods provide white and Gaussian denoiser input error, but only when the forward operator is a large random matrix. In this work, for Fourier-based forward operators, we propose a PnP algorithm based on generalized expectation-consistent (GEC) approximation -- a close cousin of AMP -- that offers predictable error statistics at each iteration, as well as a new DNN denoiser that leverages those statistics. We apply our approach to magnetic resonance imaging (MRI) image recovery and demonstrate its advantages over existing PnP and AMP methods.
• Abstract（参考訳）: 逆問題を解決するために、凸最適化アルゴリズムの近ステップを、ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いてしばしば実装されるアプリケーション固有のデノイザへの呼び出しに置き換えるプラグアンドプレイ法(PnP)が開発された。 このような手法は成功したが、改善できる。 例えば、デノイザーは通常、白色ガウスノイズを除去するように設計/訓練されるが、pnpアルゴリズムにおけるデノイザー入力エラーは通常、白色またはガウスノイズとは程遠い。 近似メッセージパッシング(AMP)法は、白とガウスのデノイザー入力誤差を提供するが、フォワード演算子が大きなランダム行列である場合に限られる。 本研究では,フーリエに基づくフォワード演算子に対して,各イテレーションで予測可能な誤差統計量を提供する一般化期待一貫性(gec)近似に基づくpnpアルゴリズムと,それらの統計量を活用する新しいdnnデノイザーを提案する。 既存のPnP法とAMP法に比較して,MRI画像の回復にアプローチを応用し,その利点を実証する。

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