論文の概要: CAMP-Net: Consistency-Aware Multi-Prior Network for Accelerated MRI Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11238v2
• Date: Tue, 3 Oct 2023 15:50:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 08:04:40.834537
• Title: CAMP-Net: Consistency-Aware Multi-Prior Network for Accelerated MRI Reconstruction
• Title（参考訳）: CAMP-Net: 高速MRI再構成のための一貫性を考慮したマルチピアネットワーク
• Authors: Liping Zhang, Xiaobo Li, and Weitian Chen
• Abstract要約: 我々はMRI再構成のための新しい整合性対応マルチプライアネットワーク(CAMP-Net)を提案する。 画像強調、k空間復元、キャリブレーション整合性の3つのインターリーブモジュールが組み込まれている。 CAMP-Netは、復元品質と量的T$マッピングの点で最先端の手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.967600587813224
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite promising advances in deep learning-based MRI reconstruction methods, restoring high-frequency image details and textures remains a challenging problem for accelerated MRI. To tackle this challenge, we propose a novel consistency-aware multi-prior network (CAMP-Net) for MRI reconstruction. CAMP-Net leverages the complementary nature of multiple prior knowledge and explores data redundancy between adjacent slices in the hybrid domain to improve image quality. It incorporates three interleaved modules respectively for image enhancement, k-space restoration, and calibration consistency to jointly learn consistency-aware multiple priors in an end-to-end fashion. The image enhancement module learns a coil-combined image prior to suppress noise-like artifacts, while the k-space restoration module explores multi-coil k-space correlations to recover high-frequency details. The calibration consistency module embeds the known physical properties of MRI acquisition to ensure consistency of k-space correlations extracted from measurements and the artifact-free image intermediate. The resulting low- and high-frequency reconstructions are hierarchically aggregated in a frequency fusion module and iteratively refined to progressively reconstruct the final image. We evaluated the generalizability and robustness of our method on three large public datasets with various accelerations and sampling patterns. Comprehensive experiments demonstrate that CAMP-Net outperforms state-of-the-art methods in terms of reconstruction quality and quantitative $T_2$ mapping.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づくMRI再構成法が期待できる進歩にもかかわらず、高周波画像の詳細とテクスチャの復元は、加速MRIにとって難しい問題である。 この課題に対処するために,MRI再構成のための新しい整合性対応マルチプライアネットワーク(CAMP-Net)を提案する。 CAMP-Netは、複数の先行知識の相補的な性質を活用し、画像品質を改善するために、ハイブリッド領域内の隣接スライス間のデータ冗長性を探る。 画像強調、k空間復元、キャリブレーション整合性の3つのインターリーブモジュールをそれぞれ組み込んで、エンドツーエンドで一貫性を意識した複数先行を共同学習する。 画像強調モジュールはノイズのようなアーティファクトを抑制する前にコイル結合画像を学習し、k空間復元モジュールはマルチコイルk空間相関を探索して高周波詳細を復元する。 キャリブレーション整合モジュールは、MRI取得の既知の物理的特性を埋め込んで、測定から抽出したk空間相関とアーチファクトフリー画像中間体の整合性を確保する。 その結果、低周波数および高周波の再構成は階層的に周波数融合モジュールに集約され、反復的に洗練され、最終的な画像を漸進的に再構成する。 種々の加速度とサンプリングパターンを持つ3つの大規模公開データセットに対して,本手法の一般化性とロバスト性を評価した。 総合的な実験により、CAMP-Netは再構築品質と定量的なT_2$マッピングの点で最先端の手法より優れていることが示された。

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