論文の概要: CL-MRI: Self-Supervised Contrastive Learning to Improve the Accuracy of Undersampled MRI Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00530v2
- Date: Fri, 10 May 2024 04:48:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-13 20:46:40.826552
- Title: CL-MRI: Self-Supervised Contrastive Learning to Improve the Accuracy of Undersampled MRI Reconstruction
- Title（参考訳）: CL-MRI : 自己監督型コントラスト学習によるアンダーサンプルMRIの精度向上
- Authors: Mevan Ekanayake, Zhifeng Chen, Mehrtash Harandi, Gary Egan, Zhaolin Chen,
- Abstract要約: コントラスト学習を用いた自己教師付き事前訓練手法を導入し,MRI画像再構成の精度を向上する。
本実験は, 各種加速度因子およびデータセットの再構成精度の向上を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.078280843551322
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In Magnetic Resonance Imaging (MRI), image acquisitions are often undersampled in the measurement domain to accelerate the scanning process, at the expense of image quality. However, image quality is a crucial factor that influences the accuracy of clinical diagnosis; hence, high-quality image reconstruction from undersampled measurements has been a key area of research. Recently, deep learning (DL) methods have emerged as the state-of-the-art for MRI reconstruction, typically involving deep neural networks to transform undersampled MRI images into high-quality MRI images through data-driven processes. Nevertheless, there is clear and significant room for improvement in undersampled DL MRI reconstruction to meet the high standards required for clinical diagnosis, in terms of eliminating aliasing artifacts and reducing image noise. In this paper, we introduce a self-supervised pretraining procedure using contrastive learning to improve the accuracy of undersampled DL MRI reconstruction. We use contrastive learning to transform the MRI image representations into a latent space that maximizes mutual information among different undersampled representations and optimizes the information content at the input of the downstream DL reconstruction models. Our experiments demonstrate improved reconstruction accuracy across a range of acceleration factors and datasets, both quantitatively and qualitatively. Furthermore, our extended experiments validate the proposed framework's robustness under adversarial conditions, such as measurement noise, different k-space sampling patterns, and pathological abnormalities, and also prove the transfer learning capabilities on MRI datasets with completely different anatomy. Additionally, we conducted experiments to visualize and analyze the properties of the proposed MRI contrastive learning latent space.
- Abstract（参考訳）: 磁気共鳴イメージング(MRI)では、画像の取得は、画像の品質を犠牲にしてスキャンプロセスを加速するために、測定領域でアンサンプされることが多い。
しかし, 画像品質は診断精度に影響を与える重要な要因であり, アンサンプ測定による高画質画像再構成が重要な研究領域となっている。
近年、深層学習(DL)法がMRI再建の最先端として登場し、一般的には深層ニューラルネットワークが、アンサンプされたMRI画像をデータ駆動プロセスを通じて高品質なMRI画像に変換する。
それにもかかわらず, 診断に必要な高基準を満たすため, 画像ノイズを除去し, DLMRIのアンサンプ化を改善するための明確な, 重要な余地がある。
本稿では, コントラスト学習を用いた自己教師型事前訓練手法を導入し, DLMRI再構成の精度を向上する。
我々は、コントラスト学習を用いて、MRI画像表現を潜時空間に変換し、異なるアンサンプ表現間の相互情報を最大化し、下流DL再構成モデルの入力における情報内容の最適化を行う。
本実験は, 定量的かつ定性的に, 様々な加速度因子およびデータセットの再構成精度を向上することを示した。
さらに, 計測ノイズ, 異なるk空間サンプリングパターン, 病理異常などの逆向き条件下でのフレームワークの頑健性を検証するとともに, 解剖学的に全く異なるMRIデータセット上での移動学習能力を検証した。
さらに,提案したMRIの相対学習潜在空間の特性を可視化し,解析する実験を行った。
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