論文の概要: Magnitude-image based data-consistent deep learning method for MRI super resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02901v1
• Date: Wed, 7 Sep 2022 03:16:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-08 12:53:13.255834
• Title: Magnitude-image based data-consistent deep learning method for MRI super resolution
• Title（参考訳）: MRI超解像のための画像データ一貫性深層学習法
• Authors: Ziyan Lin, Zihao Chen
• Abstract要約: 深層学習MRI超解像法は複雑なシーケンスプログラミングなしでスキャン時間を短縮することができる。 データ一貫性レイヤはディープラーニングの結果を改善することができるが、生のk-spaceデータが必要である。 提案手法は,超高解像度画像のNAMSEとSSIMを改善することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5027291542274357
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Magnetic Resonance Imaging (MRI) is important in clinic to produce high resolution images for diagnosis, but its acquisition time is long for high resolution images. Deep learning based MRI super resolution methods can reduce scan time without complicated sequence programming, but may create additional artifacts due to the discrepancy between training data and testing data. Data consistency layer can improve the deep learning results but needs raw k-space data. In this work, we propose a magnitude-image based data consistency deep learning MRI super resolution method to improve super resolution images' quality without raw k-space data. Our experiments show that the proposed method can improve NRMSE and SSIM of super resolution images compared to the same Convolutional Neural Network (CNN) block without data consistency module.
• Abstract（参考訳）: 診断のための高分解能画像を作成するにはMRIが重要であるが,高分解能画像の取得には長い時間がかかる。 ディープラーニングに基づくMRI超解法は、複雑なシーケンスプログラミングなしでスキャン時間を短縮することができるが、トレーニングデータとテストデータとの相違により、さらなるアーティファクトを生成する可能性がある。 データ一貫性層はディープラーニングの結果を改善するが、生のk空間データを必要とする。 そこで本研究では,k-spaceデータを必要としない高解像度画像の品質向上のために,大容量データ一貫性の深層学習MRI超解法を提案する。 提案手法は,データ一貫性モジュールを使わずに同じ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ブロックに対して,超解像のNAMSEとSSIMを改善することができることを示す。

関連論文リスト

• A Unified Model for Compressed Sensing MRI Across Undersampling Patterns [69.19631302047569]
  ディープニューラルネットワークは、アンダーサンプル計測から高忠実度画像を再構成する大きな可能性を示している。 我々のモデルは、離散化に依存しないアーキテクチャであるニューラル演算子に基づいている。 我々の推論速度は拡散法よりも1,400倍速い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T20:03:57Z)
• Resolution- and Stimulus-agnostic Super-Resolution of Ultra-High-Field Functional MRI: Application to Visual Studies [1.8327547104097965]
  高分解能fMRIは脳のメソスケール組織への窓を提供する。 しかし、高い空間分解能はスキャン時間を増加させ、低信号とコントラスト-ノイズ比を補う。 本研究では,fMRIのための深層学習に基づく3次元超解像法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-25T03:33:36Z)
• CMRxRecon: An open cardiac MRI dataset for the competition of accelerated image reconstruction [62.61209705638161]
  ディープラーニングベースのCMRイメージングアルゴリズムへの関心が高まっている。 ディープラーニング手法は大規模なトレーニングデータセットを必要とする。 このデータセットには300人の被験者のマルチコントラスト、マルチビュー、マルチスライス、マルチコイルCMRイメージングデータが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T15:14:42Z)
• Iterative Data Refinement for Self-Supervised MR Image Reconstruction [18.02961646651716]
  自己教師型MR画像再構成のためのデータ改質フレームワークを提案する。 まず,自己教師付き手法と教師付き手法のパフォーマンスギャップの原因を解析する。 そして、このデータバイアスを低減するために、効果的な自己教師付きトレーニングデータ精錬法を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-24T06:57:16Z)
• STRESS: Super-Resolution for Dynamic Fetal MRI using Self-Supervised Learning [2.5581619987137048]
  我々は,インターリーブスライス獲得を伴う動的胎児MRIのための自己教師付き超解像フレームワークSTRESSを提案する。 提案手法は,低解像度画像と高解像度画像のペアを生成するために,元の取得データに基づいて,高解像度軸に沿ったインターリーブスライス取得をシミュレートする。 シミュレーションおよび子宮内データによる評価の結果,提案手法は他の自己教師付き超解像法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-23T13:52:11Z)
• Adaptive Gradient Balancing for UndersampledMRI Reconstruction and Image-to-Image Translation [60.663499381212425]
  本研究では,新しい適応勾配バランス手法を併用したwasserstein生成逆ネットワークを用いて,画質の向上を図る。 MRIでは、他の技術よりも鮮明な画像を生成する高品質の再構築を維持しながら、アーティファクトを最小限に抑えます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-05T13:05:22Z)
• Multi-institutional Collaborations for Improving Deep Learning-based Magnetic Resonance Image Reconstruction Using Federated Learning [62.17532253489087]
  深層学習法はmr画像再構成において優れた性能をもたらすことが示されている。 これらの方法は、高い取得コストと医療データプライバシー規制のために収集および共有が困難である大量のデータを必要とします。 我々は,異なる施設で利用可能なmrデータを活用し,患者のプライバシーを保ちながら,連合学習(fl)ベースのソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-03T03:04:40Z)
• ShuffleUNet: Super resolution of diffusion-weighted MRIs using deep learning [47.68307909984442]
  SISR(Single Image Super-Resolution)は、1つの低解像度入力画像から高解像度(HR)の詳細を得る技術である。 ディープラーニングは、大きなデータセットから事前知識を抽出し、低解像度の画像から優れたMRI画像を生成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-25T14:52:23Z)
• Improved Slice-wise Tumour Detection in Brain MRIs by Computing Dissimilarities between Latent Representations [68.8204255655161]
  磁気共鳴画像(MRI)の異常検出は教師なし手法で行うことができる。 本研究では,変分オートエンコーダの潜伏空間における相似関数の計算に基づいて,腫瘍検出のためのスライスワイズ半教師法を提案する。 本研究では,高解像度画像上でのモデルをトレーニングし,再現の質を向上させることにより,異なるベースラインに匹敵する結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-24T14:02:09Z)
• Deep Residual Dense U-Net for Resolution Enhancement in Accelerated MRI Acquisition [19.422926534305837]
  本稿では,MRIの高速化による高画質画像の再構成を目的としたディープラーニング手法を提案する。 具体的には、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、エイリアス画像と元の画像の違いを学習する。 ダウンサンプリングされたk空間データの特異性を考慮すると、与えられたk空間データを効果的に活用する学習における損失関数に新しい用語を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-13T19:01:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。