論文の概要: Constrained Probabilistic Mask Learning for Task-specific Undersampled MRI Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16376v2
• Date: Tue, 22 Aug 2023 14:55:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 20:48:25.333537
• Title: Constrained Probabilistic Mask Learning for Task-specific Undersampled MRI Reconstruction
• Title（参考訳）: タスク特異的アンダーサンプルMRI再構成のための制約付き確率マスク学習
• Authors: Tobias Weber, Michael Ingrisch, Bernd Bischl, David R\"ugamer
• Abstract要約: アンダーサンプリング(アンダーサンプリング)は、磁気共鳴イメージング(MRI)において、k空間内のデータ点数をサブサンプリングする一般的な方法である。 データポイントからアンダーサンプリングマスクを直接学習する手法を提案する。 解剖学的に異なる部位で最適なアンダーサンプリングマスクが認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.44194619347218
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Undersampling is a common method in Magnetic Resonance Imaging (MRI) to subsample the number of data points in k-space, reducing acquisition times at the cost of decreased image quality. A popular approach is to employ undersampling patterns following various strategies, e.g., variable density sampling or radial trajectories. In this work, we propose a method that directly learns the undersampling masks from data points, thereby also providing task- and domain-specific patterns. To solve the resulting discrete optimization problem, we propose a general optimization routine called ProM: A fully probabilistic, differentiable, versatile, and model-free framework for mask optimization that enforces acceleration factors through a convex constraint. Analyzing knee, brain, and cardiac MRI datasets with our method, we discover that different anatomic regions reveal distinct optimal undersampling masks, demonstrating the benefits of using custom masks, tailored for a downstream task. For example, ProM can create undersampling masks that maximize performance in downstream tasks like segmentation with networks trained on fully-sampled MRIs. Even with extreme acceleration factors, ProM yields reasonable performance while being more versatile than existing methods, paving the way for data-driven all-purpose mask generation.
• Abstract（参考訳）: アンダーサンプリング(アンダーサンプリング)は、磁気共鳴イメージング(MRI)において、k空間内のデータ点数をサブサンプリングし、画像品質の低下による取得時間を短縮する一般的な方法である。 一般的なアプローチは、可変密度サンプリングや放射軌道といった様々な戦略に従ってアンダーサンプリングパターンを採用することである。 本研究では,データポイントからアンダーサンプリングマスクを直接学習する手法を提案し,タスクやドメイン特有のパターンも提供する。 離散最適化問題を解くために,凸制約により加速因子を強制するマスク最適化のための,完全確率的,微分可能,汎用的,モデルフリーなフレームワークであるProMを提案する。 膝, 脳, 心臓MRIのデータセットを解析した結果, 異なる解剖学的領域で最適なアンダーサンプリングマスクが明らかとなり, ダウンストリームタスクに適したカスタムマスクを使用することのメリットが示された。 例えば、ProMは、完全にサンプリングされたMRIでトレーニングされたネットワークとのセグメンテーションのような下流タスクのパフォーマンスを最大化するアンダーサンプリングマスクを作成することができる。 極端な加速要因があるにもかかわらず、ProMは既存の手法よりも汎用性が高く、データ駆動の全目的マスク生成の道を開く。

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