論文の概要: Motion-compensated MR CINE reconstruction with reconstruction-driven motion estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02504v2
- Date: Fri, 16 Aug 2024 12:24:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-19 21:16:11.751259
- Title: Motion-compensated MR CINE reconstruction with reconstruction-driven motion estimation
- Title（参考訳）: 再構成駆動運動推定を用いた運動補償MR CINE再構成
- Authors: Jiazhen Pan, Wenqi Huang, Daniel Rueckert, Thomas Küstner, Kerstin Hammernik,
- Abstract要約: 運動補償MR再構成(MCMR)は,高度にアンサンプされた買収に対処するための効果的なアプローチである。
本稿では,MCMR問題に対する新たな視点と,MCMR分野に対するより統合的で効率的な解法を提案する。
我々のアプローチは、運動推定は究極のゴール、再構築によって直接駆動されるが、正準運動ウォーピング損失によって行われるものではないという点で特異である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.432602522235742
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In cardiac CINE, motion-compensated MR reconstruction (MCMR) is an effective approach to address highly undersampled acquisitions by incorporating motion information between frames. In this work, we propose a novel perspective for addressing the MCMR problem and a more integrated and efficient solution to the MCMR field. Contrary to state-of-the-art (SOTA) MCMR methods which break the original problem into two sub-optimization problems, i.e. motion estimation and reconstruction, we formulate this problem as a single entity with one single optimization. Our approach is unique in that the motion estimation is directly driven by the ultimate goal, reconstruction, but not by the canonical motion-warping loss (similarity measurement between motion-warped images and target images). We align the objectives of motion estimation and reconstruction, eliminating the drawbacks of artifacts-affected motion estimation and therefore error-propagated reconstruction. Further, we can deliver high-quality reconstruction and realistic motion without applying any regularization/smoothness loss terms, circumventing the non-trivial weighting factor tuning. We evaluate our method on two datasets: 1) an in-house acquired 2D CINE dataset for the retrospective study and 2) the public OCMR cardiac dataset for the prospective study. The conducted experiments indicate that the proposed MCMR framework can deliver artifact-free motion estimation and high-quality MR images even for imaging accelerations up to 20x, outperforming SOTA non-MCMR and MCMR methods in both qualitative and quantitative evaluation across all experiments. The code is available at https://github.com/JZPeterPan/MCMR-Recon-Driven-Motion.
- Abstract（参考訳）: CINEでは、運動補償MR再構成(MCMR)は、フレーム間の運動情報を組み込むことによって、高度にアンサンプされた取得に対処するための効果的なアプローチである。
本研究では,MCMR問題に対する新たな視点と,MCMR分野に対するより統合的で効率的な解法を提案する。
従来の問題を2つのサブ最適化問題、すなわち運動推定と再構成に分解する最先端(SOTA)のMCMR法とは対照的に、この問題を1つの単一の最適化を持つ単一エンティティとして定式化する。
我々のアプローチは、運動推定が究極のゴール、再構成によって直接駆動されるが、正準運動ワープ損失(運動ワープ画像とターゲット画像の類似性測定)によって直接駆動されるという点でユニークである。
動作推定と再構成の目的を一致させ, 人工物が与える動作推定の欠点を解消し, エラープロパゲーションの再構築を行う。
さらに,非自明な重み付け係数チューニングを回避し,正規化/平滑化損失項を適用することなく,高品質な再構成と現実的な動作を実現することができる。
提案手法を2つのデータセットで評価する。
1) ふりかえり研究のための社内取得2D CINEデータセット
2) 公立OCMR心筋データセットについて検討した。
提案したMCMRフレームワークは, 画像加速度を最大20倍まで向上させることができ, SOTA非MCMR法, MCMR法を, 定性的, 定量的に評価できることがわかった。
コードはhttps://github.com/JZPeterPan/MCMR-Recon-Driven-Motionで公開されている。
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