論文の概要: MA-RECON: Mask-aware deep-neural-network for robust fast MRI k-space interpolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00462v2
• Date: Sun, 26 Nov 2023 07:24:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 17:27:34.205848
• Title: MA-RECON: Mask-aware deep-neural-network for robust fast MRI k-space interpolation
• Title（参考訳）: MA-RECON: 高速MRIk空間補間のためのマスク対応ディープニューラルネットワーク
• Authors: Nitzan Avidan and Moti Freiman
• Abstract要約: 低サンプリングkspaceデータからのMRI画像の高品質な再構成は、MRI取得時間を短縮し、時間分解能を向上するために重要である。 本稿では,マスク対応ディープニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャと関連するトレーニング手法であるMA-RECONを紹介する。 様々なアンダーサンプリングマスクで生成されたデータを活用して、アンダーサンプリングされたMRI再構成問題の一般化を刺激する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0821115746307672
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: High-quality reconstruction of MRI images from under-sampled `k-space' data, which is in the Fourier domain, is crucial for shortening MRI acquisition times and ensuring superior temporal resolution. Over recent years, a wealth of deep neural network (DNN) methods have emerged, aiming to tackle the complex, ill-posed inverse problem linked to this process. However, their instability against variations in the acquisition process and anatomical distribution exposes a deficiency in the generalization of relevant physical models within these DNN architectures. The goal of our work is to enhance the generalization capabilities of DNN methods for k-space interpolation by introducing `MA-RECON', an innovative mask-aware DNN architecture and associated training method. Unlike preceding approaches, our `MA-RECON' architecture encodes not only the observed data but also the under-sampling mask within the model structure. It implements a tailored training approach that leverages data generated with a variety of under-sampling masks to stimulate the model's generalization of the under-sampled MRI reconstruction problem. Therefore, effectively represents the associated inverse problem, akin to the classical compressed sensing approach. The benefits of our MA-RECON approach were affirmed through rigorous testing with the widely accessible fastMRI dataset. Compared to standard DNN methods and DNNs trained with under-sampling mask augmentation, our approach demonstrated superior generalization capabilities. This resulted in a considerable improvement in robustness against variations in both the acquisition process and anatomical distribution, especially in regions with pathology. In conclusion, our mask-aware strategy holds promise for enhancing the generalization capacity and robustness of DNN-based methodologies for MRI reconstruction from undersampled k-space data.
• Abstract（参考訳）: フーリエ領域にあるアンダーサンプリングされた「k空間」データからのMRI画像の高品質な再構成は、MRI取得時間を短縮し、時間分解能の優れた確保に不可欠である。 近年,このプロセスに関連した複雑で不適切な逆問題に取り組むために,深層ニューラルネットワーク(dnn)手法が数多く登場している。 しかし、獲得過程や解剖学的分布の変動に対する不安定さは、これらのDNNアーキテクチャ内の関連物理モデルの一般化に欠如している。 本研究の目的は,新しいマスク対応DNNアーキテクチャであるMA-RECONを導入することで,k空間補間のためのDNN手法の一般化能力を向上することである。 従来のアプローチとは異なり、MA-RECONアーキテクチャは観測データだけでなく、モデル構造内のアンダーサンプリングマスクも符号化している。 様々なアンダーサンプリングマスクで生成されたデータを活用して、アンダーサンプリングされたMRI再構成問題の一般化を刺激する。 したがって、関連する逆問題(古典的圧縮センシングアプローチ)を効果的に表現する。 我々のMA-RECONアプローチの利点は、広くアクセス可能な高速MRIデータセットによる厳密なテストによって確認された。 アンダーサンプリングマスク強化を訓練した標準DNN法とDNNと比較して,本手法は優れた一般化能力を示した。 その結果、特に病理疾患のある地域では、獲得過程と解剖学的分布の両方の変化に対するロバスト性が大幅に向上した。 結論として,我々のマスク認識戦略は,低サンプリングk空間データからMRI再構成のためのDNNベースの手法の一般化能力と堅牢性を高めることを約束する。

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