論文の概要: DuDoRNeXt: A hybrid model for dual-domain undersampled MRI reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10611v1
• Date: Sun, 19 Mar 2023 09:15:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 18:12:49.869714
• Title: DuDoRNeXt: A hybrid model for dual-domain undersampled MRI reconstruction
• Title（参考訳）: DuDoRNeXt : 二重領域アンダーサンプルMRIのハイブリッドモデル
• Authors: Ziqi Gao, S. Kevin Zhou
• Abstract要約: そこで我々はDuDoRNeXtを提案する。DuDoRNeXtは、CNNとViTをドメイン固有のステージ内方法でハイブリダイズする。 DuDoRNeXtは競合するディープラーニングメソッドよりも大幅に改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.58538628513074
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Undersampled MRI reconstruction is crucial for accelerating clinical scanning procedures. Recent deep learning methods for MRI reconstruction adopt CNN or ViT as backbone, which lack in utilizing the complementary properties of CNN and ViT. In this paper, we propose DuDoRNeXt, whose backbone hybridizes CNN and ViT in an domain-specific, intra-stage way. Besides our hybrid vertical layout design, we introduce domain-specific modules for dual-domain reconstruction, namely image-domain parallel local detail enhancement and k-space global initialization. We evaluate different conventions of MRI reconstruction including image-domain, k-space-domain, and dual-domain reconstruction with a reference protocol on the IXI dataset and an in-house multi-contrast dataset. DuDoRNeXt achieves significant improvements over competing deep learning methods.
• Abstract（参考訳）: MRIのアンダーサンプル化は, 臨床検査の高速化に不可欠である。 近年のMRI再建における深層学習法は,CNNやViTをバックボーンとして採用しており,CNNとViTの相補的特性を欠いている。 本稿では,DuDoRNeXtを提案する。DuDoRNeXtは,背骨がCNNとViTをドメイン固有の,ステージ内方法でハイブリダイズする。 ハイブリッドな垂直レイアウト設計の他に,デュアルドメイン再構築のためのドメイン固有モジュール,すなわち,イメージドメイン並列局所詳細拡張とk空間グローバル初期化を導入する。 我々は,画像領域,k領域,二重領域再構成などのMRI再構成の規則を,IXIデータセットと社内マルチコントラストデータセットの参照プロトコルを用いて評価した。 DuDoRNeXtは競合するディープラーニングメソッドよりも大幅に改善されている。

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