論文の概要: Data Consistent Deep Rigid MRI Motion Correction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10365v1
- Date: Wed, 25 Jan 2023 00:21:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-26 16:15:45.320693
- Title: Data Consistent Deep Rigid MRI Motion Correction
- Title(参考訳): データ一貫性のある深部硬度mri動作補正
- Authors: Nalini M. Singh, Neel Dey, Malte Hoffmann, Bruce Fischl, Elfar
Adalsteinsson, Robert Frost, Adrian V. Dalca, Polina Golland
- Abstract要約: 運動アーティファクトはMRIの広範にわたる問題であり、人口レベルの画像研究において誤診や誤認を引き起こす。
現在の反射型剛性運動補正技術は、画像と運動パラメータの推定を共同で最適化する。
本稿では,厳密な動きパラメータのみを探索するために,深層ネットワークを用いて共同動画像パラメータ探索を削減した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.251958929588689
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Motion artifacts are a pervasive problem in MRI, leading to misdiagnosis or
mischaracterization in population-level imaging studies. Current retrospective
rigid intra-slice motion correction techniques jointly optimize estimates of
the image and the motion parameters. In this paper, we use a deep network to
reduce the joint image-motion parameter search to a search over rigid motion
parameters alone. Our network produces a reconstruction as a function of two
inputs: corrupted k-space data and motion parameters. We train the network
using simulated, motion-corrupted k-space data generated from known motion
parameters. At test-time, we estimate unknown motion parameters by minimizing a
data consistency loss between the motion parameters, the network-based image
reconstruction given those parameters, and the acquired measurements.
Intra-slice motion correction experiments on simulated and realistic 2D fast
spin echo brain MRI achieve high reconstruction fidelity while retaining the
benefits of explicit data consistency-based optimization. Our code is publicly
available at https://www.github.com/nalinimsingh/neuroMoCo.
- Abstract(参考訳): 運動アーティファクトはMRIの広範にわたる問題であり、人口レベルの画像研究において誤診や誤認を引き起こす。
現在の反射型剛性運動補正技術は、画像と運動パラメータの推定を共同で最適化する。
本稿では,厳密な動きパラメータのみを探索するために,深層ネットワークを用いて共同動画像パラメータ探索を削減した。
ネットワークは,k空間データと動きパラメータの2つの入力の関数として再構成を生成する。
我々は、既知の動きパラメータから生成された動乱k空間データをシミュレーションしてネットワークを訓練する。
実験時には,運動パラメータとネットワークベースの画像再構成と取得した測定値とのデータの一貫性損失を最小化し,未知の動作パラメータを推定する。
シミュレーションおよび現実的な2次元高速スピンエコー脳MRIにおけるスライス内運動補正実験は、明示的なデータ一貫性に基づく最適化の利点を保ちながら、高い再構成忠実性を達成する。
私たちのコードはhttps://www.github.com/nalinimsingh/neuromocoで公開されています。
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