論文の概要: A scan-specific unsupervised method for parallel MRI reconstruction via implicit neural representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10439v1
• Date: Wed, 19 Oct 2022 10:16:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 13:51:50.679417
• Title: A scan-specific unsupervised method for parallel MRI reconstruction via implicit neural representation
• Title（参考訳）: 暗黙的神経表現による並列MRI再構成のためのスキャン特異的教師なし手法
• Authors: Ruimin Feng, Qing Wu, Yuyao Zhang and Hongjiang Wei
• Abstract要約: 暗黙的神経表現(INR)は、物体の内部連続性を学ぶための新しいディープラーニングパラダイムとして登場した。 提案手法は,アーティファクトやノイズのエイリアスを抑えることにより,既存の手法よりも優れる。 良質な結果と走査特異性により,提案手法は並列MRIのデータ取得をさらに加速させる可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.388253054229155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Parallel imaging is a widely-used technique to accelerate magnetic resonance imaging (MRI). However, current methods still perform poorly in reconstructing artifact-free MRI images from highly undersampled k-space data. Recently, implicit neural representation (INR) has emerged as a new deep learning paradigm for learning the internal continuity of an object. In this study, we adopted INR to parallel MRI reconstruction. The MRI image was modeled as a continuous function of spatial coordinates. This function was parameterized by a neural network and learned directly from the measured k-space itself without additional fully sampled high-quality training data. Benefitting from the powerful continuous representations provided by INR, the proposed method outperforms existing methods by suppressing the aliasing artifacts and noise, especially at higher acceleration rates and smaller sizes of the auto-calibration signals. The high-quality results and scanning specificity make the proposed method hold the potential for further accelerating the data acquisition of parallel MRI.
• Abstract（参考訳）: 並列イメージングは磁気共鳴イメージング(MRI)を加速する技術として広く用いられている。 しかし、現在の手法は、高度にアンサンプされたk空間データからアーティファクトのないMRI画像の再構成に依然として不十分である。 近年,物体の内部連続性を学ぶための新たな深層学習パラダイムとして暗黙的神経表現(INR)が出現している。 本研究では,MRIの並列再構成にINRを適用した。 MRI画像は空間座標の連続関数としてモデル化された。 この関数はニューラルネットワークによってパラメータ化され、測定されたk空間自体から直接学習された。 提案手法は,INRによって提供される強力な連続表現の利点を生かし,特に加速速度と自己校正信号の小型化において,アーティファクトやノイズの緩和を抑えることにより,既存の手法よりも優れる。 高品質の結果と走査特異性により,提案手法は並列mriのデータ取得をさらに促進する可能性を秘めている。

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