論文の概要: Low-rank Tensor Assisted K-space Generative Model for Parallel Imaging Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05503v1
• Date: Sun, 11 Dec 2022 13:34:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-13 18:00:46.799642
• Title: Low-rank Tensor Assisted K-space Generative Model for Parallel Imaging Reconstruction
• Title（参考訳）: 低ランクテンソル支援k空間生成モデルによる並列画像再構成
• Authors: Wei Zhang, Zengwei Xiao, Hui Tao, Minghui Zhang, Xiaoling Xu, Qiegen Liu
• Abstract要約: 並列画像再構成のための低ランクテンソル支援k空間生成モデル(LR-KGM)を提案する。 これは、学習のための元の事前情報を高次元の事前情報に変換することを意味する。 実験により, LR-KGM法は高い性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.438899814473446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although recent deep learning methods, especially generative models, have shown good performance in fast magnetic resonance imaging, there is still much room for improvement in high-dimensional generation. Considering that internal dimensions in score-based generative models have a critical impact on estimating the gradient of the data distribution, we present a new idea, low-rank tensor assisted k-space generative model (LR-KGM), for parallel imaging reconstruction. This means that we transform original prior information into high-dimensional prior information for learning. More specifically, the multi-channel data is constructed into a large Hankel matrix and the matrix is subsequently folded into tensor for prior learning. In the testing phase, the low-rank rotation strategy is utilized to impose low-rank constraints on tensor output of the generative network. Furthermore, we alternately use traditional generative iterations and low-rank high-dimensional tensor iterations for reconstruction. Experimental comparisons with the state-of-the-arts demonstrated that the proposed LR-KGM method achieved better performance.
• Abstract（参考訳）: 近年の深層学習法、特に生成モデルでは高速磁気共鳴イメージングの性能が向上しているが、高次元化にはまだ改善の余地がある。 スコアベース生成モデルの内部次元がデータ分布の勾配の推定に重要な影響を与えることを考慮し、並列画像再構成のための低ランクテンソル支援k空間生成モデル(LR-KGM)を提案する。 これは、学習のための元の事前情報を高次元の事前情報に変換することを意味する。 より具体的には、マルチチャネルデータは大きなハンケル行列に構築され、マトリックスはその後、事前学習のためにテンソルに折り畳まれる。 試験段階では、低ランク回転戦略を用いて、生成ネットワークのテンソル出力に低ランク制約を課す。 さらに,従来の生成的反復と低位高次元テンソル反復を交互に用いた。 実験により, LR-KGM法は高い性能を示した。

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