論文の概要: Reconstruction of Cardiac Cine MRI under Free-breathing using
Motion-guided Deformable Alignment and Multi-resolution Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04968v3
- Date: Sun, 24 Sep 2023 15:02:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-27 03:42:05.361460
- Title: Reconstruction of Cardiac Cine MRI under Free-breathing using
Motion-guided Deformable Alignment and Multi-resolution Fusion
- Title（参考訳）: 運動誘導型変形性アライメントとマルチレゾリューション融合を用いた自由呼吸下心内MRIの再建
- Authors: Xiaoxiang Han, Qiaohong Liu, Yiman Liu, Keyan Chen, Yuanjie Lin and
Weikun Zhang
- Abstract要約: 自由呼吸条件下での心血管MRI再構成を改善するために,新しいエンド・ツー・エンド深層学習ネットワークを開発した。
提案手法は, よりリッチな細部と, 異なる加速度による心血管MRI再建のためのアーティファクトの少ない高品質な結果を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4194295877935868
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Objective: Cardiac cine magnetic resonance imaging (MRI) is one of the
important means to assess cardiac functions and vascular abnormalities.
However, due to cardiac beat, blood flow, or the patient's involuntary movement
during the long acquisition, the reconstructed images are prone to motion
artifacts that affect the clinical diagnosis. Therefore, accelerated cardiac
cine MRI acquisition to achieve high-quality images is necessary for clinical
practice. Approach: A novel end-to-end deep learning network is developed to
improve cardiac cine MRI reconstruction under free breathing conditions. First,
a U-Net is adopted to obtain the initial reconstructed images in k-space.
Further to remove the motion artifacts, the Motion-Guided Deformable Alignment
(MGDA) method with second-order bidirectional propagation is introduced to
align the adjacent cine MRI frames by maximizing spatial-temporal information
to alleviate motion artifacts. Finally, the Multi-Resolution Fusion (MRF)
module is designed to correct the blur and artifacts generated from alignment
operation and obtain the last high-quality reconstructed cardiac images. Main
results: At an 8$\times$ acceleration rate, the numerical measurements on the
ACDC dataset are SSIM of 78.40%$\pm$4.57%, PSNR of 30.46$\pm$1.22 dB, and NMSE
of 0.0468$\pm$0.0075. On the ACMRI dataset, the results are SSIM of
87.65%$\pm$4.20%, PSNR of 30.04$\pm$1.18 dB, and NMSE of 0.0473$\pm$0.0072.
Significance: The proposed method exhibits high-quality results with richer
details and fewer artifacts for cardiac cine MRI reconstruction on different
accelerations under free breathing conditions.
- Abstract（参考訳）: 目的:心臓の磁気共鳴画像(MRI)は心臓機能と血管の異常を評価する重要な手段の1つである。
しかし, 長期にわたる心的拍動, 血流, あるいは患者の不随意運動により, 再建された画像は, 臨床診断に影響を及ぼす運動アーチファクトになりがちである。
そのため,高画質な画像を得るためには心血管MRIの高速化が必要である。
アプローチ: 自由呼吸条件下での心血管MRI再建を改善するために, 新たなエンドツーエンドディープラーニングネットワークを開発した。
まず、初期再構成画像をk空間で取得するためにU-Netを採用する。
さらに、モーションガイド型変形性アライメント(MGDA)法と2次双方向伝搬法を導入し、空間的時間的情報を最大化し、モーションアーティファクトを緩和し、隣接するシネMRIフレームを整列させる。
最後に、Multi-Resolution Fusion (MRF)モジュールは、アライメント操作から発生するぼかしやアーティファクトを補正し、最後の高品質な心画像を得るように設計されている。
主な結果: 8$\times$Accelerration rateでは、ACDCデータセットの数値測定値は78.40%$\pm$4.57%、PSNR 30.46$\pm$1.22 dB、NMSE 0.0468$\pm$0.0075である。
ACMRIデータセットでは、SSIMは87.65%$\pm$4.20%、PSNRは30.04$\pm$1.18 dB、NMSEは0.0473$\pm$0.0072である。
意義: 提案手法は, 自由呼吸条件下での異なる加速度に対する心血管MRI再建のための, よりリッチな細部と少ない人工物で高品質な結果を示す。
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