Fugu-MT 論文翻訳(概要): Model-Guided Multi-Contrast Deep Unfolding Network for MRI Super-resolution Reconstruction

論文の概要: Model-Guided Multi-Contrast Deep Unfolding Network for MRI Super-resolution Reconstruction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07030v1
Date: Thu, 15 Sep 2022 03:58:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-16 13:21:33.486106
Title: Model-Guided Multi-Contrast Deep Unfolding Network for MRI Super-resolution Reconstruction
Title（参考訳）: MRI超解像再構成のためのモデル誘導マルチコントラスト深部展開ネットワーク
Authors: Gang Yang, Li Zhang, Man Zhou, Aiping Liu, Xun Chen, Zhiwei Xiong, Feng Wu
Abstract要約: MRI観察行列を用いて,反復型MGDUNアルゴリズムを新しいモデル誘導深部展開ネットワークに展開する方法を示す。本稿では,医療画像SR再構成のためのモデルガイド型解釈可能なDeep Unfolding Network(MGDUN)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 68.80715727288514
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Magnetic resonance imaging (MRI) with high resolution (HR) provides more detailed information for accurate diagnosis and quantitative image analysis. Despite the significant advances, most existing super-resolution (SR) reconstruction network for medical images has two flaws: 1) All of them are designed in a black-box principle, thus lacking sufficient interpretability and further limiting their practical applications. Interpretable neural network models are of significant interest since they enhance the trustworthiness required in clinical practice when dealing with medical images. 2) most existing SR reconstruction approaches only use a single contrast or use a simple multi-contrast fusion mechanism, neglecting the complex relationships between different contrasts that are critical for SR improvement. To deal with these issues, in this paper, a novel Model-Guided interpretable Deep Unfolding Network (MGDUN) for medical image SR reconstruction is proposed. The Model-Guided image SR reconstruction approach solves manually designed objective functions to reconstruct HR MRI. We show how to unfold an iterative MGDUN algorithm into a novel model-guided deep unfolding network by taking the MRI observation matrix and explicit multi-contrast relationship matrix into account during the end-to-end optimization. Extensive experiments on the multi-contrast IXI dataset and BraTs 2019 dataset demonstrate the superiority of our proposed model.
Abstract（参考訳）: 高分解能(HR)のMRIは、正確な診断と定量的画像解析のためのより詳細な情報を提供する。大幅な進歩にもかかわらず、既存の医療画像の超解像再構成ネットワークには2つの欠点がある。 1)これらはすべてブラックボックスの原理で設計されており、十分な解釈性がなく、実用的な用途を制限している。解釈可能なニューラルネットワークモデルは、医療画像を扱う際に臨床実践に必要な信頼性を高めるため、重要な関心事である。 2) 既存のsr再構成法は, 単一のコントラストのみを用いるか, 単純なマルチコントラスト融合機構を用い, sr改善に不可欠な異なるコントラスト間の複雑な関係を無視する。これらの問題に対処するために,医療画像SR再構成のための新しいモデル誘導解釈型Deep Unfolding Network(MGDUN)を提案する。モデルガイド画像sr再構成手法は,hr mriを手作業で再構成する目的関数を解決している。終末最適化において、MRI観察行列と明示的マルチコントラスト関係行列を考慮に入れ、反復MGDUNアルゴリズムを新しいモデル誘導深部展開ネットワークにどのように展開するかを示す。マルチコントラストIXIデータセットとBraTs 2019データセットに関する大規模な実験は、提案モデルの優位性を実証している。

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