論文の概要: DD-CISENet: Dual-Domain Cross-Iteration Squeeze and Excitation Network
for Accelerated MRI Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00088v1
- Date: Fri, 28 Apr 2023 20:44:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-02 17:19:37.997781
- Title: DD-CISENet: Dual-Domain Cross-Iteration Squeeze and Excitation Network
for Accelerated MRI Reconstruction
- Title(参考訳): DD-CISENet : 高速MRI再建のためのデュアルドメインクロスイテレーション・スキーズと励磁ネットワーク
- Authors: Xiongchao Chen, Zhigang Peng, Gerardo Hermosillo Valadez
- Abstract要約: 高速MRI再建のための新しいDualDomain Cross-It Squeeze Excitation Network(DDCISENet)を提案する。
kspaceとMRI画像の情報は、CIR(Cross-Iteration Residual Connect)構造を用いて反復的に融合し、維持することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.0312968200748118
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Magnetic resonance imaging (MRI) is widely employed for diagnostic tests in
neurology. However, the utility of MRI is largely limited by its long
acquisition time. Acquiring fewer k-space data in a sparse manner is a
potential solution to reducing the acquisition time, but it can lead to severe
aliasing reconstruction artifacts. In this paper, we present a novel
Dual-Domain Cross-Iteration Squeeze and Excitation Network (DD-CISENet) for
accelerated sparse MRI reconstruction. The information of k-spaces and MRI
images can be iteratively fused and maintained using the Cross-Iteration
Residual connection (CIR) structures. This study included 720 multi-coil brain
MRI cases adopted from the open-source fastMRI Dataset. Results showed that the
average reconstruction error by DD-CISENet was 2.28 $\pm$ 0.57%, which
outperformed existing deep learning methods including image-domain prediction
(6.03 $\pm$ 1.31, p < 0.001), k-space synthesis (6.12 $\pm$ 1.66, p < 0.001),
and dual-domain feature fusion approaches (4.05 $\pm$ 0.88, p < 0.001).
- Abstract(参考訳): 磁気共鳴イメージング(MRI)は神経学の診断に広く用いられている。
しかし、MRIの有用性は長い取得時間によって大きく制限されている。
スパースな方法でより少ないk空間データを取得することは、取得時間を短縮するための潜在的な解決策であるが、深刻なエイリアスやレコンストラクションアーティファクトにつながる可能性がある。
本稿では,スパルスMRIの高速化を目的としたDual-Domain Cross-Iteration Squeeze and Excitation Network(DD-CISENet)を提案する。
k空間とMRI画像の情報は、CIR(Cross-Iteration Residual Connect)構造を用いて反復的に融合し維持することができる。
この研究は、オープンソースの高速MRIデータセットから採用した720個のマルチコイル脳MRI症例を含む。
その結果、dd-cisenetによる平均再構成誤差は2.28$\pm$ 0.57%であり、画像領域予測 (6.03 $\pm$ 1.31, p < 0.001)、k空間合成 (6.12 $\pm$ 1.66, p < 0.001)、二重領域特徴融合 (4.05 $\pm$ 0.88, p < 0.001) といった既存のディープラーニング手法を上回った。
関連論文リスト
- ContextMRI: Enhancing Compressed Sensing MRI through Metadata Conditioning [51.26601171361753]
本稿では, 微細なメタデータを再構成プロセスに統合したMRI用テキスト条件拡散モデルであるContextMRIを提案する。
メタデータの忠実度はスライス位置やコントラストから患者年齢、性別、病理まで増加し、体系的に再構築性能が向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-08T05:15:43Z) - Volumetric Reconstruction Resolves Off-Resonance Artifacts in Static and
Dynamic PROPELLER MRI [76.60362295758596]
磁気共鳴イメージング(MRI)におけるオフ共鳴アーティファクトは、画像ボリューム内のスピンの実際の共鳴周波数が空間情報を符号化するのに使用される期待周波数と異なる場合に発生する視覚歪みである。
本稿では,2次元MRI再構成問題を3次元に引き上げ,このオフ共鳴をモデル化するための「スペクトル」次元を導入することで,これらのアーチファクトを解決することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-22T05:44:51Z) - CMRxRecon: An open cardiac MRI dataset for the competition of
accelerated image reconstruction [62.61209705638161]
ディープラーニングベースのCMRイメージングアルゴリズムへの関心が高まっている。
ディープラーニング手法は大規模なトレーニングデータセットを必要とする。
このデータセットには300人の被験者のマルチコントラスト、マルチビュー、マルチスライス、マルチコイルCMRイメージングデータが含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-19T15:14:42Z) - Reconstruction of Cardiac Cine MRI Using Motion-Guided Deformable Alignment and Multi-Resolution Fusion [4.828904401099519]
心血管MRIの再構成を改善するために,新しいエンド・ツー・エンド深層学習ネットワークを開発した。
提案手法は, よりリッチな細部と, 異なる加速度による心血管MRI再建のためのアーティファクトの少ない高品質な結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-09T01:03:35Z) - Dual-Domain Cross-Iteration Squeeze-Excitation Network for Sparse
Reconstruction of Brain MRI [1.0323063834827415]
磁気共鳴イメージング(MRI)は神経学や神経外科において最もよく用いられる検査の1つである。
深層学習はMRIの再構築に新たな洞察をもたらした。
本稿では,新しい2つのSqueeze-Excitation NetworkとCrossIteration Residual Connectionsを用いて,k空間とMRI画像の情報を融合する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-05T19:44:56Z) - Model-Guided Multi-Contrast Deep Unfolding Network for MRI
Super-resolution Reconstruction [68.80715727288514]
MRI観察行列を用いて,反復型MGDUNアルゴリズムを新しいモデル誘導深部展開ネットワークに展開する方法を示す。
本稿では,医療画像SR再構成のためのモデルガイド型解釈可能なDeep Unfolding Network(MGDUN)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-15T03:58:30Z) - Generative Adversarial Networks (GAN) Powered Fast Magnetic Resonance
Imaging -- Mini Review, Comparison and Perspectives [5.3148259096171175]
MRIの欠点の1つは、他の画像モダリティに比べて比較的遅いスキャンと再構成である。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、比較的高品質な画像を再現するスパースMRI再構成モデルに使われてきた。
画像の知覚品質を向上した高速MRIを実現するために,GAN(Generative Adversarial Networks)に基づく手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-04T23:59:00Z) - ShuffleUNet: Super resolution of diffusion-weighted MRIs using deep
learning [47.68307909984442]
SISR(Single Image Super-Resolution)は、1つの低解像度入力画像から高解像度(HR)の詳細を得る技術である。
ディープラーニングは、大きなデータセットから事前知識を抽出し、低解像度の画像から優れたMRI画像を生成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-25T14:52:23Z) - Multifold Acceleration of Diffusion MRI via Slice-Interleaved Diffusion
Encoding (SIDE) [50.65891535040752]
本稿では,Slice-Interleaved Diffusionと呼ばれる拡散符号化方式を提案する。
SIDEは、拡散重み付き(DW)画像ボリュームを異なる拡散勾配で符号化したスライスでインターリーブする。
また,高いスライスアンサンプデータからDW画像を効果的に再構成するためのディープラーニングに基づく手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-25T14:48:17Z) - Deep Learning Estimation of Multi-Tissue Constrained Spherical
Deconvolution with Limited Single Shell DW-MRI [2.903217519429591]
深層学習は、第8次制約付き球面デコンボリューション(CSD)によって得られた情報内容を推定するために用いられる。
2つのネットワークアーキテクチャについて検討する: 中央に残留ブロックを持つ完全連結層からなる逐次ネットワーク(ResDNN)と、残ブロックを持つパッチベースの畳み込みニューラルネットワーク(ResCNN)。
繊維配向分布関数 (fODF) はマルチシェルDW-MRIの取得から得られたMT-CSTの基底的真実と比較して高い相関で復元できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-20T15:59:03Z) - DuDoRNet: Learning a Dual-Domain Recurrent Network for Fast MRI
Reconstruction with Deep T1 Prior [19.720518236653195]
深部T1を組み込んだDuDoRNet(DuDoRNet)を提案し,k空間と画像の同時復元を行う。
提案手法は常に最先端の手法より優れており,高品質なMRIを再構築することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-11T21:34:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。