論文の概要: CoRRECT: A Deep Unfolding Framework for Motion-Corrected Quantitative R2* Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06330v1
• Date: Wed, 12 Oct 2022 15:49:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-10-13 13:43:04.875068
• Title: CoRRECT: A Deep Unfolding Framework for Motion-Corrected Quantitative R2* Mapping
• Title（参考訳）: CoRRECT: 動き補正量R2*マッピングのための深層展開フレームワーク
• Authors: Xiaojian Xu, Weijie Gan, Satya V.V.N. Kothapalli, Dmitriy A. Yablonskiy, Ulugbek S. Kamilov
• Abstract要約: CoRRECTは、定量的MRI(qMRI)のための統合深部展開(DU)フレームワークである モデルベースのエンドツーエンドニューラルネットワーク、モーションアーティファクトリダクションの方法、自己教師型学習スキームで構成されている。 実験で収集したmGRE(Multi-Gradient-Recalled Echo) MRIデータから,CoRRECTは高速な取得設定で動きと不均一なアーチファクトのないR2*マップを復元することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.414040285543273
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantitative MRI (qMRI) refers to a class of MRI methods for quantifying the spatial distribution of biological tissue parameters. Traditional qMRI methods usually deal separately with artifacts arising from accelerated data acquisition, involuntary physical motion, and magnetic-field inhomogeneities, leading to suboptimal end-to-end performance. This paper presents CoRRECT, a unified deep unfolding (DU) framework for qMRI consisting of a model-based end-to-end neural network, a method for motion-artifact reduction, and a self-supervised learning scheme. The network is trained to produce R2* maps whose k-space data matches the real data by also accounting for motion and field inhomogeneities. When deployed, CoRRECT only uses the k-space data without any pre-computed parameters for motion or inhomogeneity correction. Our results on experimentally collected multi-Gradient-Recalled Echo (mGRE) MRI data show that CoRRECT recovers motion and inhomogeneity artifact-free R2* maps in highly accelerated acquisition settings. This work opens the door to DU methods that can integrate physical measurement models, biophysical signal models, and learned prior models for high-quality qMRI.
• Abstract（参考訳）: 定量的MRI(QMRI)とは、生体組織パラメータの空間分布を定量化するMRI法の一種である。 従来のqMRI法は通常、加速されたデータ取得、不随意運動、磁場の不均一性から生じるアーティファクトを別々に扱う。 本稿では,モデルに基づくエンドツーエンドニューラルネットワークからなるqMRI用統合深部展開(DU)フレームワークであるCoRRECTと,モーション・アーティファクト・リダクション法,自己教師型学習方式を提案する。 ネットワークは、k空間データが実データと一致するr2*マップを生成するように訓練され、動きと場不均一性も考慮される。 デプロイされると、CoRRECTは動きや不均一性補正のための事前計算されたパラメータなしでk空間のデータのみを使用する。 実験で収集したmGRE(Multi-Gradient-Recalled Echo) MRIデータから,CoRRECTは高速な取得設定で動きと不均一なR2*マップを復元することを示した。 この研究は、物理測定モデル、生体物理信号モデルを統合し、高品質なqMRIの事前モデルを学習できるDU法への扉を開く。

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