論文の概要: Implicit neural representations for unsupervised super-resolution and denoising of 4D flow MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12835v1
• Date: Fri, 24 Feb 2023 08:42:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 20:21:07.022667
• Title: Implicit neural representations for unsupervised super-resolution and denoising of 4D flow MRI
• Title（参考訳）: 4次元フローMRIの教師なし超解像・復調のための暗黙的神経表現
• Authors: Simone Saitta, Marcello Carioni, Subhadip Mukherjee, Carola-Bibiane Sch\"onlieb, Alberto Redaelli
• Abstract要約: 大動脈内3方向速度の時間変化に対するSIRENの4次元フローMRIによる検討を行った。 本手法をボクセル座標で訓練し, 合成計測と実際の4次元フローMRIによるアプローチをベンチマークした。 我々の最適化されたSIRENアーキテクチャは最先端技術より優れており、臨床データから解離・超解離速度場を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.207455285737927
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 4D flow MRI is a non-invasive imaging method that can measure blood flow velocities over time. However, the velocity fields detected by this technique have limitations due to low resolution and measurement noise. Coordinate-based neural networks have been researched to improve accuracy, with SIRENs being suitable for super-resolution tasks. Our study investigates SIRENs for time-varying 3-directional velocity fields measured in the aorta by 4D flow MRI, achieving denoising and super-resolution. We trained our method on voxel coordinates and benchmarked our approach using synthetic measurements and a real 4D flow MRI scan. Our optimized SIREN architecture outperformed state-of-the-art techniques, producing denoised and super-resolved velocity fields from clinical data. Our approach is quick to execute and straightforward to implement for novel cases, achieving 4D super-resolution.
• Abstract（参考訳）: 4d flow mriは、経時的に血流速度を測定する非侵襲的イメージング手法である。 しかし, この手法で検出された速度場は, 低分解能と測定ノイズのため限界がある。 コーディネートベースのニューラルネットワークは精度を向上させるために研究されており、SIRENは超解像度タスクに適している。 本研究は, 大動脈内3方向速度場を4次元フローMRIで計測し, 偏極性および超解像性を実現したSIRENについて検討した。 本手法をボクセル座標で訓練し, 合成計測と実際の4次元フローMRIによるアプローチをベンチマークした。 我々の最適化されたSIRENアーキテクチャは最先端技術より優れており、臨床データから解離・超解離速度場を生成する。 提案手法は, 新規ケースに対して容易に実装でき, 4次元超解像を実現する。

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