論文の概要: T2LR-Net: An unrolling network learning transformed tensor low-rank prior for dynamic MR image reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03832v2
- Date: Sat, 11 Jan 2025 03:27:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-14 14:26:42.883435
- Title: T2LR-Net: An unrolling network learning transformed tensor low-rank prior for dynamic MR image reconstruction
- Title（参考訳）: T2LR-Net:動的MR画像再構成のための非ローリングネットワーク学習によるテンソル低ランク化
- Authors: Yinghao Zhang, Peng Li, Yue Hu,
- Abstract要約: 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、テンソルの低ランクプリエントを活用するために変換されたドメインを適応的に学習するディープ・アンローリング・ネットワークを提案する。
教師機構の下では、テンソル低ランク領域の学習は、再構成精度によって直接誘導される。
2つの動的心MRIデータセットの実験により、T2LR-Netは最先端の最適化ベースおよびアンローリングネットワークベースの手法よりも優れていることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.402013638387334
- License:
- Abstract: The tensor low-rank prior has attracted considerable attention in dynamic MR reconstruction. Tensor low-rank methods preserve the inherent high-dimensional structure of data, allowing for improved extraction and utilization of intrinsic low-rank characteristics. However, most current methods are still confined to utilizing low-rank structures either in the image domain or predefined transformed domains. Designing an optimal transformation adaptable to dynamic MRI reconstruction through manual efforts is inherently challenging. In this paper, we propose a deep unrolling network that utilizes the convolutional neural network (CNN) to adaptively learn the transformed domain for leveraging tensor low-rank priors. Under the supervised mechanism, the learning of the tensor low-rank domain is directly guided by the reconstruction accuracy. Specifically, we generalize the traditional t-SVD to a transformed version based on arbitrary high-dimensional unitary transformations and introduce a novel unitary transformed tensor nuclear norm (UTNN). Subsequently, we present a dynamic MRI reconstruction model based on UTNN and devise an efficient iterative optimization algorithm using ADMM, which is finally unfolded into the proposed T2LR-Net. Experiments on two dynamic cardiac MRI datasets demonstrate that T2LR-Net outperforms the state-of-the-art optimization-based and unrolling network-based methods.
- Abstract（参考訳）: テンソル低ランク前者は動的MR再構成において大きな注目を集めている。
テンソル低ランク法はデータ固有の高次元構造を保存し,本質的な低ランク特性の抽出と利用を向上させる。
しかし、現在のほとんどの手法は、画像領域または事前に定義された変換された領域のどちらかで低ランク構造を利用するのに限られている。
手動による動的MRI再構成に適応可能な最適な変換を設計することは本質的に困難である。
本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、テンソルの低ランク前処理を活用するために変換された領域を適応的に学習するディープ・アンローリング・ネットワークを提案する。
教師機構の下では、テンソル低ランク領域の学習は、再構成精度によって直接誘導される。
具体的には、任意の高次元のユニタリ変換に基づいて、従来のt-SVDを変換バージョンに一般化し、新しいユニタリ変換テンソル核ノルム(UTNN)を導入する。
その後、UTNNに基づく動的MRI再構成モデルを提案し、ADMMを用いた効率的な反復最適化アルゴリズムを考案し、最終的に提案したT2LR-Netに展開する。
2つの動的心MRIデータセットの実験により、T2LR-Netは最先端の最適化ベースおよびアンローリングネットワークベースの手法よりも優れていることが示された。
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