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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16881v2
• Date: Sat, 18 Mar 2023 16:34:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 01:30:32.745607
• 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。 深層学習に基づく近位勾配降下法を提案し,前向きモデルとは独立な正規化項としてネットワークを用いた。 この1回の事前訓練正則化はMR取得の異なる設定に適用され、ピーク信号-雑音比の3dB改善を示す従来のL1正則化と比較された。
• 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 deep learning-based proximal gradient descent was proposed and use a network as regularization term that is independent of the forward model, which makes it more generalizable for different MR acquisition settings. This one-time pre-trained regularization is applied to different MR acquisition settings and was compared to conventional L1 regularization showing ~3 dB improvement in the peak signal-to-noise ratio. We also demonstrated the flexibility of the proposed method in choosing different undersampling patterns.
• 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。 深層学習に基づく近位勾配降下が提案され、ネットワークをフォワードモデルとは独立な正規化項として用い、異なるmr取得設定でより一般化できる。 この1回の事前訓練正則化はMR取得の異なる設定に適用され、ピーク信号-雑音比の3dB改善を示す従来のL1正則化と比較された。 また,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。

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