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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11238v3
• Date: Mon, 15 Jan 2024 11:45:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 02:36:38.882023
• 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: k空間データをMRIでアンサンプすることでスキャン時間が短縮されるが、画像再構成において課題が生じる。 CAMP-Net は,MRI の高速化のためのアンロール型 Consistency-Aware Multi-Prior Network を提案する。
• 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: Undersampling k-space data in MRI reduces scan time but pose challenges in image reconstruction. Considerable progress has been made in reconstructing accelerated MRI. However, restoration of high-frequency image details in highly undersampled data remains challenging. To address this issue, we propose CAMP-Net, an unrolling-based Consistency-Aware Multi-Prior Network for accelerated MRI reconstruction. CAMP-Net leverages complementary multi-prior knowledge and multi-slice information from various domains to enhance reconstruction quality. Specifically, CAMP-Net comprises three interleaved modules for image enhancement, k-space restoration, and calibration consistency, respectively. These modules jointly learn priors from data in image domain, k-domain, and calibration region, respectively, in data-driven manner during each unrolled iteration. Notably, the encoded calibration prior knowledge extracted from auto-calibrating signals implicitly guides the learning of consistency-aware k-space correlation for reliable interpolation of missing k-space data. To maximize the benefits of image domain and k-domain prior knowledge, the reconstructions are aggregated in a frequency fusion module, exploiting their complementary properties to optimize the trade-off between artifact removal and fine detail preservation. Additionally, we incorporate a surface data fidelity layer during the learning of k-domain and calibration domain priors to prevent degradation of the reconstruction caused by padding-induced data imperfections. We evaluate the generalizability and robustness of our method on three large public datasets with varying acceleration factors and sampling patterns. The experimental results demonstrate that our method outperforms state-of-the-art approaches in terms of both reconstruction quality and $T_2$ mapping estimation, particularly in scenarios with high acceleration factors.
• Abstract（参考訳）: k空間データをMRIでアンサンプすることでスキャン時間が短縮されるが、画像再構成において課題が生じる。 加速MRIの再建に要する進歩がみられた。 しかし,高アンサンプデータによる高頻度画像の復元は依然として困難である。 この問題に対処するため,我々は,MRI再構成を高速化するアンロール型Consistency-Aware Multi-Prior NetworkであるCAMP-Netを提案する。 CAMP-Netは、補完的なマルチプライオリティ知識と、さまざまなドメインからのマルチスライス情報を活用して、再構築品質を向上させる。 具体的には、CAMP-Netは、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から構成される。 これらのモジュールは、それぞれ画像ドメイン、kドメイン、キャリブレーション領域のデータから、未ロールのイテレーション毎にデータ駆動で事前学習する。 特に、自動調整信号から抽出された符号化キャリブレーション事前知識は、欠落するk空間データの信頼できる補間のための一貫性対応k空間相関の学習を暗黙的に導く。 画像領域とkドメイン事前知識の利点を最大化するために、再構成を周波数融合モジュールに集約し、それらの相補的特性を利用して、アーティファクト除去と細部保存のトレードオフを最適化する。 さらに,kドメイン学習およびキャリブレーション領域事前学習中に表面データ忠実性層を組み込んで,パディングによるデータ不完全化による再構築の劣化を防止する。 加速度係数とサンプリングパターンの異なる3つの大規模公開データセットにおいて,提案手法の一般化性とロバスト性を評価する。 実験の結果,本手法は,特に加速度係数の高いシナリオにおいて,復元品質と$t_2$マッピング推定の両方において最先端の手法よりも優れていることがわかった。

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