論文の概要: Data Consistent Deep Rigid MRI Motion Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10365v2
• Date: Thu, 16 Nov 2023 08:39:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 22:58:45.624478
• 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）: 9.551748050454378
• 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 with 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 providing the benefits of explicit data consistency 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で生成された動乱k空間データを用い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最適化の利点を提供しながら、高い再構成精度を達成する。 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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