論文の概要: Control of a simulated MRI scanner with deep reinforcement learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13979v1
- Date: Tue, 23 May 2023 12:02:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-24 16:50:13.467530
- Title: Control of a simulated MRI scanner with deep reinforcement learning
- Title(参考訳): 深部強化学習によるシミュレーションMRIスキャナの制御
- Authors: Simon Walker-Samuel
- Abstract要約: 仮想MRIスキャナの制御には深部強化学習(DRL)を用いる。
我々は,この問題を,部分的に再構成された等級画像を用いて画像ファントムの形状を効率的に再構成することを目的としたゲームとして捉えた。
その結果,DRLは仮想MRIスキャナーを誘導して有用な信号を生成し,それらの信号を解釈してファントムの形状を決定するという2つの重要なタスクを完了した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Magnetic resonance imaging (MRI) is a highly versatile and widely used
clinical imaging tool. The content of MRI images is controlled by an
acquisition sequence, which coordinates the timing and magnitude of the scanner
hardware activations, which shape and coordinate the magnetisation within the
body, allowing a coherent signal to be produced. The use of deep reinforcement
learning (DRL) to control this process, and determine new and efficient
acquisition strategies in MRI, has not been explored. Here, we take a first
step into this area, by using DRL to control a virtual MRI scanner, and framing
the problem as a game that aims to efficiently reconstruct the shape of an
imaging phantom using partially reconstructed magnitude images. Our findings
demonstrate that DRL successfully completed two key tasks: inducing the virtual
MRI scanner to generate useful signals and interpreting those signals to
determine the phantom's shape. This proof-of-concept study highlights the
potential of DRL in autonomous MRI data acquisition, shedding light on the
suitability of DRL for complex tasks, with limited supervision, and without the
need to provide human-readable outputs.
- Abstract(参考訳): 磁気共鳴イメージング(MRI)は、非常に多用途で広く用いられている臨床画像ツールである。
mri画像の内容は、スキャナハードウェアアクティベーションのタイミングと大きさを調整し、体内の磁化を形状および調整し、コヒーレント信号を生成する取得シーケンスによって制御される。
この過程を制御し、mriにおける新しい効率的な獲得戦略を決定するための深層強化学習(drl)の使用は検討されていない。
本稿では、DRLを用いて仮想MRIスキャナーを制御し、部分的に再構成された等級画像を用いて画像ファントムの形状を効率的に再構成することを目的としたゲームとして、この問題に対処する。
その結果,DRLは仮想MRIスキャナーを誘導して有用な信号を生成し,それらの信号を解釈して幻の形状を決定するという2つの重要なタスクを完了した。
この概念実証研究は、自律的なMRIデータ取得におけるDRLの可能性を強調し、複雑なタスクに対するDRLの適合性に光を当て、監督が限定され、人間が読める出力を提供する必要がない。
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