論文の概要: L2SR: Learning to Sample and Reconstruct for Accelerated MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02190v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 11:54:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 17:32:45.736219
• Title: L2SR: Learning to Sample and Reconstruct for Accelerated MRI
• Title（参考訳）: L2SR: 加速MRIのサンプルと再構成を学ぶ
• Authors: Pu Yang, Bin Dong
• Abstract要約: 深部強化学習(RL)による良いサンプルと再構成器のペアを見つけるための交互学習フレームワークを提案する。 特に、MRIサンプリング軌跡を定式化するために、スパルス逆部分観察マルコフ決定過程(POMDP)を提案する。 提案手法は,公開ベンチマークMRIデータセットであるfastMRIで評価し,最先端の再構成性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.21204894633426
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accelerated MRI aims to find a pair of samplers and reconstructors to reduce acquisition time while maintaining the reconstruction quality. Most of the existing works focus on finding either sparse samplers with a fixed reconstructor or finding reconstructors with a fixed sampler. Recently, people have begun to consider learning samplers and reconstructors jointly. In this paper, we propose an alternating training framework for finding a good pair of samplers and reconstructors via deep reinforcement learning (RL). In particular, we propose a novel sparse-reward Partially Observed Markov Decision Process (POMDP) to formulate the MRI sampling trajectory. Compared to the existing works that utilize dense-reward POMDPs, the proposed sparse-reward POMDP is more computationally efficient and has a provable advantage over dense-reward POMDPs. We evaluate our method on fastMRI, a public benchmark MRI dataset, and it achieves state-of-the-art reconstruction performances.
• Abstract（参考訳）: Accelerated MRIは、再構成品質を維持しながら、取得時間を短縮するために、サンプルと再構成器のペアを見つけることを目的としている。 現存する作品のほとんどは、固定された再構成器を持つスパース・サンプラーを見つけるか、固定されたサンプラーを持つ再構築器を見つけることに焦点を当てている。 近年, サンプルと再構築を共同で行うことを考える声が高まっている。 本稿では, 深層強化学習(RL)を用いて, 優れたサンプルと再構成器のペアを見つけるための交互学習フレームワークを提案する。 特に,mriサンプリングの軌跡を定式化するために,sparse-reward partial observed markov decision process (pomdp)を提案する。 高密度pomdpを用いた既存の作品と比較すると,提案手法は計算効率が高く,高密度pomdpよりも証明可能なアドバンテージを有する。 提案手法は,公開ベンチマークMRIデータセットであるfastMRIで評価し,最先端の再構成性能を実現する。

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