論文の概要: Learning Task-Specific Strategies for Accelerated MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12507v3
• Date: Wed, 06 Nov 2024 23:44:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:36:12.670056
• Title: Learning Task-Specific Strategies for Accelerated MRI
• Title（参考訳）: 加速度MRIのためのタスク特化戦略の学習
• Authors: Zihui Wu, Tianwei Yin, Yu Sun, Robert Frost, Andre van der Kouwe, Adrian V. Dalca, Katherine L. Bouman,
• Abstract要約: 我々は、下流タスクにおけるパフォーマンスのサブサンプリング、再構築、予測戦略を共同で最適化するための統合協調設計フレームワークとして、TACKLEを提案する。 本研究では,まず,一般的な事前学習タスクに対してバックボーンアーキテクチャを訓練し,次に予測ヘッドを用いて下流タスクに対して微調整を行う訓練手順を開発する。 複数の公開MRIデータセットに対する実験結果から,TACKLEは従来のCS-MRI法よりも様々なタスクにおいて性能が向上していることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.224312649168322
• License:
• Abstract: Compressed sensing magnetic resonance imaging (CS-MRI) seeks to recover visual information from subsampled measurements for diagnostic tasks. Traditional CS-MRI methods often separately address measurement subsampling, image reconstruction, and task prediction, resulting in a suboptimal end-to-end performance. In this work, we propose TACKLE as a unified co-design framework for jointly optimizing subsampling, reconstruction, and prediction strategies for the performance on downstream tasks. The na\"ive approach of simply appending a task prediction module and training with a task-specific loss leads to suboptimal downstream performance. Instead, we develop a training procedure where a backbone architecture is first trained for a generic pre-training task (image reconstruction in our case), and then fine-tuned for different downstream tasks with a prediction head. Experimental results on multiple public MRI datasets show that TACKLE achieves an improved performance on various tasks over traditional CS-MRI methods. We also demonstrate that TACKLE is robust to distribution shifts by showing that it generalizes to a new dataset we experimentally collected using different acquisition setups from the training data. Without additional fine-tuning, TACKLE leads to both numerical and visual improvements compared to existing baselines. We have further implemented a learned 4$\times$-accelerated sequence on a Siemens 3T MRI Skyra scanner. Compared to the fully-sampling scan that takes 335 seconds, our optimized sequence only takes 84 seconds, achieving a four-fold time reduction as desired, while maintaining high performance.
• Abstract（参考訳）: 圧縮型磁気共鳴イメージング(CS-MRI)は、診断タスクのためのサブサンプル計測から視覚情報を回復しようと試みている。 従来のCS-MRI法は、計測サブサンプリング、画像再構成、タスク予測を別々に扱うことが多く、結果として準最適エンド・ツー・エンドのパフォーマンスが得られる。 本研究では,下流タスクにおけるパフォーマンスのサブサンプリング,再構築,予測戦略を共同で最適化するための統合協調設計フレームワークとして,TACKLEを提案する。 タスク予測モジュールを単に追加し、タスク固有の損失でトレーニングするという、 na\\" 的なアプローチは、最適な下流のパフォーマンスをもたらす。 代わりに、バックボーンアーキテクチャは、まず一般的な事前訓練タスク(この場合のイメージ再構成)のために訓練され、次に予測ヘッドで異なる下流タスクのために微調整される訓練手順を開発する。 複数の公開MRIデータセットに対する実験結果から,TACKLEは従来のCS-MRI法よりも様々なタスクにおいて性能が向上していることが示された。 また、TACKLEは、トレーニングデータから異なる取得設定を用いて実験的に収集した新しいデータセットに一般化することを示し、分散シフトに対して堅牢であることを示す。 さらなる微調整がなければ、TACKLEは既存のベースラインに比べて数値と視覚の両方の改善につながる。 さらに,Siemens 3T MRI Skyraスキャナ上で学習した4$\times$-accelerated sequenceを実装した。 335秒を要する全サンプリングスキャンと比較して、最適化されたシーケンスは84秒しかかからず、高い性能を維持しつつ、4倍の時間短縮を実現しています。

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