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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