論文の概要: On Retrospective $k$-space Subsampling schemes For Deep MRI Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08365v1
• Date: Fri, 20 Jan 2023 00:05:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-23 14:07:16.089626
• Title: On Retrospective $k$-space Subsampling schemes For Deep MRI Reconstruction
• Title（参考訳）: 深部MRI再構成のための$k$-spaceサブサンプリング方式について
• Authors: George Yiasemis, Clara I. S\'anchez, Jan-Jakob Sonke, Jonas Teuwen
• Abstract要約: 本研究は、訓練されたDLモデルにより生成された再構成された加速MRI計測の品質に及ぼす$k$-spaceサブサンプリングスキームの効果について検討する。 In the scheme-specific setting RecurrentVarNets evaluation on non-rectilinearly subsampled data showed superior performance for high accelerates。 マルチスキーム設定では, スキーム固有の実験と比較して, 直線的にサブサンプリングされたデータに対する再構成性能が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4934936799100034
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: $\textbf{Purpose:}$ The MRI $k$-space acquisition is time consuming. Traditional techniques aim to acquire accelerated data, which in conjunction with recent DL methods, aid in producing high-fidelity images in truncated times. Conventionally, subsampling the $k$-space is performed by utilizing Cartesian-rectilinear trajectories, which even with the use of DL, provide imprecise reconstructions, though, a plethora of non-rectilinear or non-Cartesian trajectories can be implemented in modern MRI scanners. This work investigates the effect of the $k$-space subsampling scheme on the quality of reconstructed accelerated MRI measurements produced by trained DL models. $\textbf{Methods:}$ The RecurrentVarNet was used as the DL-based MRI-reconstruction architecture. Cartesian fully-sampled multi-coil $k$-space measurements from three datasets with different accelerations were retrospectively subsampled using eight distinct subsampling schemes (four Cartesian-rectilinear, two Cartesian non-rectilinear, two non-Cartesian). Experiments were conducted in two frameworks: Scheme-specific, where a distinct model was trained and evaluated for each dataset-subsampling scheme pair, and multi-scheme, where for each dataset a single model was trained on data randomly subsampled by any of the eight schemes and evaluated on data subsampled by all schemes. $\textbf{Results:}$ In the scheme-specific setting RecurrentVarNets trained and evaluated on non-rectilinearly subsampled data demonstrated superior performance especially for high accelerations, whilst in the multi-scheme setting, reconstruction performance on rectilinearly subsampled data improved when compared to the scheme-specific experiments. $\textbf{Conclusion:}$ Training DL-based MRI reconstruction algorithms on non-rectilinearly subsampled measurements can produce more faithful reconstructions.
• Abstract（参考訳）: $\textbf{Purpose:}$ MRI $k$-spaceの取得には時間がかかる。 従来の手法は,近年のDL手法と組み合わせた高速化されたデータを取得することを目的としている。 従来、$k$-スペースのサブサンプリングは直立線軌跡を用いて行われ、DLを用いても不正確な再構成が可能であるが、現代のMRIスキャナーでは非直立線軌跡や非直立線軌跡の多重化が可能である。 本研究は、訓練されたDLモデルにより生成された再構成加速MRIの画質に及ぼす$k$-spaceサブサンプリングスキームの影響について検討する。 $\textbf{Methods:}$ The RecurrentVarNetは、DLベースのMRI再構成アーキテクチャとして使われた。 加速度の異なる3つのデータセットからカーデシアンフルサンプリングされた$k$-space測定を8つの異なるサブサンプリングスキーム(4つのカーデシアン-rectilinear、2つのカーデシアン非rectilinear、2つの非カルテジアン)を用いて遡及的にサブサンプリングした。 実験は2つのフレームワークで実施された: Scheme-specificでは、データセットサブサンプリングスキームペア毎に個別のモデルをトレーニングし、評価し、マルチスキーマでは、データセット毎に、ランダムに8つのスキームにサブサンプルされたデータに基づいてトレーニングし、すべてのスキームでサンプル化されたデータに基づいて評価する。 スキーム固有のrecurrentvarnetsのトレーニングと評価において$\textbf{results:}$は、特に高加速において優れた性能を示したが、マルチスキーム設定では、スキーム特有の実験と比較して、線形サブサンプリングデータの再構成性能が向上した。 $\textbf{Conclusion:}$$ DLベースのMRI再構成アルゴリズムを非直線的にサブサンプル化することで、より忠実な再構築が可能になる。

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