論文の概要: Accelerated parallel MRI using memory efficient and robust monotone operator learning (MOL)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01351v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 20:26:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 16:28:53.981871
• Title: Accelerated parallel MRI using memory efficient and robust monotone operator learning (MOL)
• Title（参考訳）: メモリ効率とロバストな単調演算子学習(MOL)を用いた並列MRIの高速化
• Authors: Aniket Pramanik, Mathews Jacob
• Abstract要約: 本稿では,並列MRIにおける単調演算子学習フレームワークの有用性について検討する。 このアプローチの利点は、一意性、収束性、安定性を含む圧縮センシングアルゴリズムと同様の保証を含む。 静的および動的設定のための高速化並列MRIのコンテキストにおいて,異なるアンロールアルゴリズムと比較することにより,提案手法の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.975981795360845
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Model-based deep learning methods that combine imaging physics with learned regularization priors have been emerging as powerful tools for parallel MRI acceleration. The main focus of this paper is to determine the utility of the monotone operator learning (MOL) framework in the parallel MRI setting. The MOL algorithm alternates between a gradient descent step using a monotone convolutional neural network (CNN) and a conjugate gradient algorithm to encourage data consistency. The benefits of this approach include similar guarantees as compressive sensing algorithms including uniqueness, convergence, and stability, while being significantly more memory efficient than unrolled methods. We validate the proposed scheme by comparing it with different unrolled algorithms in the context of accelerated parallel MRI for static and dynamic settings.
• Abstract（参考訳）: 画像物理と学習正則化を併用したモデルベースディープラーニング手法が,並列MRI加速のための強力なツールとして登場してきた。 本稿では, 並列MRIにおける単調演算子学習(MOL)フレームワークの有用性について検討する。 MOLアルゴリズムは、モノトン畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と共役勾配アルゴリズムを用いて勾配降下ステップを交互に行い、データの一貫性を促進する。 このアプローチの利点は、一意性、収束性、安定性を含む圧縮センシングアルゴリズムと同様の保証を含んでいる。 提案手法を,静的および動的設定のための高速化並列mriの文脈で,異なる未ロールアルゴリズムと比較することにより検証する。

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