論文の概要: GA-HQS: MRI reconstruction via a generically accelerated unfolding approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02883v1
• Date: Thu, 6 Apr 2023 06:21:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 15:04:57.907600
• Title: GA-HQS: MRI reconstruction via a generically accelerated unfolding approach
• Title（参考訳）: GA-HQS:ジェネリックアクセラレーションによるMRI再構成
• Authors: Jiawei Jiang, Yuchao Feng, Honghui Xu, Wanjun Chen, Jianwei Zheng
• Abstract要約: 画素レベルでの入力の微妙な融合のための2階勾配情報とピラミッドアテンションモジュールを組み込んだGA-HQSアルゴリズムを提案する。 本手法は, 単コイルMRI加速度タスクにおいて, 従来よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.988694941405575
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep unfolding networks (DUNs) are the foremost methods in the realm of compressed sensing MRI, as they can employ learnable networks to facilitate interpretable forward-inference operators. However, several daunting issues still exist, including the heavy dependency on the first-order optimization algorithms, the insufficient information fusion mechanisms, and the limitation of capturing long-range relationships. To address the issues, we propose a Generically Accelerated Half-Quadratic Splitting (GA-HQS) algorithm that incorporates second-order gradient information and pyramid attention modules for the delicate fusion of inputs at the pixel level. Moreover, a multi-scale split transformer is also designed to enhance the global feature representation. Comprehensive experiments demonstrate that our method surpasses previous ones on single-coil MRI acceleration tasks.
• Abstract（参考訳）: 深部展開ネットワーク(DUN)は、圧縮センシングMRIの領域における最前線の手法であり、学習可能なネットワークを用いて、解釈可能なフォワード推論演算子を促進することができる。 しかし、一階最適化アルゴリズムへの重依存、情報融合機構の不十分、長距離関係のキャプチャの限界など、いくつかの問題がまだ残っている。 この問題に対処するために,2階勾配情報とピラミッドアテンションモジュールを組み込んだGA-HQSアルゴリズムを提案し,画素レベルでの入力の微妙な融合を行う。 さらに、グローバル特徴表現を強化するために、マルチスケールスプリットトランスも設計されている。 総合的な実験により,本手法は単コイルMRI加速タスクにおいて従来よりも優れていることが示された。

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