論文の概要: Holistic Multi-Slice Framework for Dynamic Simultaneous Multi-Slice MRI Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01355v1
• Date: Tue, 3 Jan 2023 21:09:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 15:59:26.471416
• Title: Holistic Multi-Slice Framework for Dynamic Simultaneous Multi-Slice MRI Reconstruction
• Title（参考訳）: 動的同時マルチスライスMRI再構成のためのホロスティック・マルチスライス・フレームワーク
• Authors: Daniel H. Pak and Xiao Chen and Eric Z. Chen and Yikang Liu and Terrence Chen and Shanhui Sun
• Abstract要約: 動的SMS再構築のための新しいDLベースのフレームワークを提案する。 本研究の主な貢献は,1)データ変換ステップと,2)データ不足問題に対処するMR物理誘導転送学習戦略を効果的に活用するネットワーク設計の組み合わせである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.02450593595801
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dynamic Magnetic Resonance Imaging (dMRI) is widely used to assess various cardiac conditions such as cardiac motion and blood flow. To accelerate MR acquisition, techniques such as undersampling and Simultaneous Multi-Slice (SMS) are often used. Special reconstruction algorithms are needed to reconstruct multiple SMS image slices from the entangled information. Deep learning (DL)-based methods have shown promising results for single-slice MR reconstruction, but the addition of SMS acceleration raises unique challenges due to the composite k-space signals and the resulting images with strong inter-slice artifacts. Furthermore, many dMRI applications lack sufficient data for training reconstruction neural networks. In this study, we propose a novel DL-based framework for dynamic SMS reconstruction. Our main contributions are 1) a combination of data transformation steps and network design that effectively leverages the unique characteristics of undersampled dynamic SMS data, and 2) an MR physics-guided transfer learning strategy that addresses the data scarcity issue. Thorough comparisons with multiple baseline methods illustrate the strengths of our proposed methods.
• Abstract（参考訳）: ダイナミックMRI(Dynamic Magnetic Resonance Imaging)は、心臓運動や血流などの様々な心臓状態を評価するために広く用いられている。 MR取得を加速するために、アンダーサンプリングや同時マルチスライス(SMS)などの技術がよく用いられる。 絡み合った情報から複数のSMS画像スライスを再構成するために、特別な再構成アルゴリズムが必要である。 ディープラーニング(dl)ベースの手法は,単一スライスmr再構成に有望な結果を示しているが,複合k空間信号と強いスライス間アーティファクトを有する画像により,smsアクセラレーションの付加は独特の課題を生じさせている。 さらに、多くのdMRIアプリケーションは、再構成ニューラルネットワークのトレーニングに十分なデータを持っていない。 本研究では,動的sms再構成のためのdlベースフレームワークを提案する。 私たちの主な貢献は 1)アンサンプリングされた動的smsデータのユニークな特性を効果的に活用するデータ変換ステップとネットワーク設計の組み合わせ 2)データ不足問題に対処するMR物理誘導型転送学習戦略。 複数のベースライン法との比較は,提案手法の強みを示す。

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