論文の概要: Generalized Deep Learning-based Proximal Gradient Descent for MR Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16881v1
• Date: Wed, 30 Nov 2022 10:31:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 17:49:37.572234
• Title: Generalized Deep Learning-based Proximal Gradient Descent for MR Reconstruction
• Title（参考訳）: MR画像再構成のための一般化深層学習による近位勾配線
• Authors: Guanxiong Luo, Mengmeng Kuang, Peng Cao
• Abstract要約: 物理フォワードモデルのデータの一貫性は逆問題、特にMR画像再構成において重要である。 提案手法は、深層学習コンポーネントから前方モデルを切り離すことにより、異なるMR取得設定に対してより一般化可能である。 深層学習に基づく近位勾配降下法は,前方モデルに依存しない学習正規化項を作成するために提案された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.128676265663467
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The data consistency for the physical forward model is crucial in inverse problems, especially in MR imaging reconstruction. The standard way is to unroll an iterative algorithm into a neural network with a forward model embedded. The forward model always changes in clinical practice, so the learning component's entanglement with the forward model makes the reconstruction hard to generalize. The proposed method is more generalizable for different MR acquisition settings by separating the forward model from the deep learning component. The deep learning-based proximal gradient descent was proposed to create a learned regularization term independent of the forward model. We applied the one-time trained regularization term to different MR acquisition settings to validate the proposed method and compared the reconstruction with the commonly used $\ell_1$ regularization. We showed ~3 dB improvement in the peak signal to noise ratio, compared with conventional $\ell_1$ regularized reconstruction. We demonstrated the flexibility of the proposed method in choosing different undersampling patterns. We also evaluated the effect of parameter tuning for the deep learning regularization.
• Abstract（参考訳）: 物理フォワードモデルのデータの一貫性は逆問題、特にMR画像再構成において重要である。 標準的な方法は、反復アルゴリズムをフォワードモデルを埋め込んだニューラルネットワークに展開することです。 フォワードモデルは臨床実践において常に変化するため、学習成分とフォワードモデルとの絡み合いは再構築を一般化しにくくする。 提案手法は,前方モデルと深層学習要素を分離することにより,mr取得設定の異なる場合により一般化できる。 深層学習に基づく近位勾配降下法は,前方モデルに依存しない学習正規化項を作成するために提案された。 提案手法の検証のために,1回トレーニングした正規化項を異なるMR取得設定に適用し,一般的な$\ell_1$正規化法と比較した。 従来の$\ell_1$正規化再構成に比べてピーク信号と雑音比が約3db改善した。 異なるアンダーサンプリングパターンを選択する際の提案手法の柔軟性を実証した。 また,深層学習の規則化に対するパラメータチューニングの効果も評価した。

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