論文の概要: Rethinking Dual-Domain Undersampled MRI reconstruction: domain-specific
design from the perspective of the receptive field
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10611v2
- Date: Thu, 15 Feb 2024 05:32:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-17 00:11:15.469020
- Title: Rethinking Dual-Domain Undersampled MRI reconstruction: domain-specific
design from the perspective of the receptive field
- Title(参考訳): Dual-Domain Undersampled MRI再構成の再考:受容野の観点からのドメイン固有設計
- Authors: Ziqi Gao, S. Kevin Zhou
- Abstract要約: 二重ドメイン再構築のためのドメイン固有モジュールを提案する。
我々は、MRI再構成の異なる規則の下で、SoTA法DuDoRNetを翻訳することで、モジュールを評価する。
我々のモデルであるDuDoRNet+は、競合するディープラーニング手法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): 21.81705484892258
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Undersampled MRI reconstruction is crucial for accelerating clinical
scanning. Dual-domain reconstruction network is performant among SoTA deep
learning methods. In this paper, we rethink dual-domain model design from the
perspective of the receptive field, which is needed for image recovery and
K-space interpolation problems. Further, we introduce domain-specific modules
for dual-domain reconstruction, namely k-space global initialization and
image-domain parallel local detail enhancement. We evaluate our modules by
translating a SoTA method DuDoRNet under different conventions of MRI
reconstruction including image-domain, dual-domain, and reference-guided
reconstruction on the public IXI dataset. Our model DuDoRNet+ achieves
significant improvements over competing deep learning methods.
- Abstract(参考訳): アンダーサンプドMRIは臨床スキャンの高速化に不可欠である。
デュアルドメイン再構築ネットワークは,SoTA深層学習手法で実現されている。
本稿では,イメージリカバリやK空間補間問題に必要とされる受容場の観点から,二重領域モデルの設計を再考する。
さらに,dual-domain reconstructionのためのドメイン固有モジュール,すなわちk-space global initializationとimage-domain parallel local detail enhancementを導入する。
我々は,画像領域,デュアルドメイン,リファレンスガイドドリコンストラクションを含むmri再構成の異なる規約の下で,soma法をdudornetで翻訳することでモジュールを評価する。
我々のモデルであるDuDoRNet+は、競合するディープラーニング手法よりも大幅に改善されている。
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