論文の概要: Compressed Sensing MRI Reconstruction Regularized by VAEs with Structured Image Covariance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14586v1
• Date: Wed, 26 Oct 2022 09:51:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 13:37:51.398579
• Title: Compressed Sensing MRI Reconstruction Regularized by VAEs with Structured Image Covariance
• Title（参考訳）: 構造的画像共分散を用いたVAEによる圧縮センシングMRI再構成
• Authors: Margaret Duff, Ivor J. A. Simpson, Matthias J. Ehrhardt, Neill D. F. Campbell
• Abstract要約: 教師なしの学習では 学習した正規化器は 前方問題の変化に対して 柔軟に保たれます そのようなアプローチの1つは、逆問題の先行として、地平線画像に基づいて訓練された生成モデルを使用する。 我々は、これらの新しい生成正則化器を、高速MRIデータセットからのレイディカルサブサンプリングMRI膝計測で実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.544757765701024
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learned regularization for MRI reconstruction can provide complex data-driven priors to inverse problems while still retaining the control and insight of a variational regularization method. Moreover, unsupervised learning, without paired training data, allows the learned regularizer to remain flexible to changes in the forward problem such as noise level, sampling pattern or coil sensitivities. One such approach uses generative models, trained on ground-truth images, as priors for inverse problems, penalizing reconstructions far from images the generator can produce. In this work, we utilize variational autoencoders (VAEs) that generate not only an image but also a covariance uncertainty matrix for each image. The covariance can model changing uncertainty dependencies caused by structure in the image, such as edges or objects, and provides a new distance metric from the manifold of learned images. We demonstrate these novel generative regularizers on radially sub-sampled MRI knee measurements from the fastMRI dataset and compare them to other unlearned, unsupervised and supervised methods. Our results show that the proposed method is competitive with other state-of-the-art methods and behaves consistently with changing sampling patterns and noise levels.
• Abstract（参考訳）: MRI再構成のための学習された正規化は、変分正規化法の制御と洞察を維持しながら、逆問題に対する複雑なデータ駆動の先行情報を提供することができる。 さらに、教師なし学習は、ペアトレーニングデータなしで、学習正規化器は、ノイズレベル、サンプリングパターン、コイル感度などの前方問題の変化に対して柔軟であり続けることができる。 そのようなアプローチの1つは、地平線画像に基づいて訓練された生成モデルを使い、逆問題の前兆として、ジェネレータが生成できる画像から遠く離れた再構成を罰する。 本研究では、画像だけでなく、各画像に対する共分散不確実性行列を生成する変分オートエンコーダ(VAE)を利用する。 共分散は、エッジやオブジェクトなどの画像の構造によって生じる不確実性依存をモデル化し、学習された画像の多様体からの新しい距離メトリックを提供する。 我々は、これらの新しい生成正則化器を、fMRIデータセットから放射状にサブサンプリングされたMRI膝計測で示し、他の未学習で教師なしで教師なしの方法と比較する。 その結果,提案手法は他の最先端手法と競合し,サンプリングパターンやノイズレベルの変化と一貫した動作を示す。

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