論文の概要: A Path Towards Clinical Adaptation of Accelerated MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12835v1
• Date: Fri, 26 Aug 2022 18:34:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-30 13:35:21.384879
• Title: A Path Towards Clinical Adaptation of Accelerated MRI
• Title（参考訳）: 加速mriの臨床適応への道
• Authors: Michael S. Yao and Michael S. Hansen
• Abstract要約: 臨床関連性を高めるために,ニューラルネットワークMRI画像再構成器の強化について検討する。 MR信号データに可変加速度因子を付加したトレーニングコンストラクタは, 臨床患者検診における平均性能を最大で2%向上できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accelerated MRI reconstructs images of clinical anatomies from sparsely sampled signal data to reduce patient scan times. While recent works have leveraged deep learning to accomplish this task, such approaches have often only been explored in simulated environments where there is no signal corruption or resource limitations. In this work, we explore augmentations to neural network MRI image reconstructors to enhance their clinical relevancy. Namely, we propose a ConvNet model for detecting sources of image artifacts that achieves a classifer $F_2$ score of $79.1\%$. We also demonstrate that training reconstructors on MR signal data with variable acceleration factors can improve their average performance during a clinical patient scan by up to $2\%$. We offer a loss function to overcome catastrophic forgetting when models learn to reconstruct MR images of multiple anatomies and orientations. Finally, we propose a method for using simulated phantom data to pre-train reconstructors in situations with limited clinically acquired datasets and compute capabilities. Our results provide a potential path forward for clinical adaptation of accelerated MRI.
• Abstract（参考訳）: 加速MRIは、わずかなサンプル信号データから臨床解剖像を再構成し、患者のスキャン時間を短縮する。 近年の研究では、このタスクを達成するためにディープラーニングを活用しているが、そのようなアプローチは、信号の破損やリソースの制限がないシミュレーション環境でのみ検討されることが多い。 本研究では, ニューラルネットワークMRI画像再構成器への拡張について検討し, 臨床関連性を高める。 具体的には,79.1\%$のクラスifer$f_2$スコアを達成する画像アーティファクトのソースを検出するためのconvnetモデルを提案する。 また, MR信号データに対する各種アクセラレーション因子を用いたトレーニングコンストラクタは, 臨床患者検診における平均性能を最大2.5%向上できることを示した。 モデルが複数の解剖学や方向のmr画像を再構成することを学ぶと、壊滅的な忘れを克服するロス関数を提供する。 最後に,臨床に取得したデータセットと計算能力に制限のある状況下で,ファントムデータを事前訓練する手法を提案する。 以上の結果から, 加速mriの臨床適応への道筋が示唆された。

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