論文の概要: Attention Hybrid Variational Net for Accelerated MRI Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12365v1
- Date: Wed, 21 Jun 2023 16:19:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-22 12:51:17.870212
- Title: Attention Hybrid Variational Net for Accelerated MRI Reconstruction
- Title（参考訳）: 加速度MRI再構成のための注意ハイブリッド変分ネット
- Authors: Guoyao Shen, Boran Hao, Mengyu Li, Chad W. Farris, Ioannis Ch.
Paschalidis, Stephan W. Anderson, Xin Zhang
- Abstract要約: 磁気共鳴画像(MRI)の高速化のための圧縮センシング(CS)対応データ再構成の適用は依然として難しい問題である。
これは、加速マスクからk空間で失った情報が、完全にサンプリングされた画像の質に似た画像の再構成を困難にしているためである。
我々は,k空間と画像領域の両方で学習を行う,深層学習に基づく注目ハイブリッド変分ネットワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.046523233290946
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The application of compressed sensing (CS)-enabled data reconstruction for
accelerating magnetic resonance imaging (MRI) remains a challenging problem.
This is due to the fact that the information lost in k-space from the
acceleration mask makes it difficult to reconstruct an image similar to the
quality of a fully sampled image. Multiple deep learning-based structures have
been proposed for MRI reconstruction using CS, both in the k-space and image
domains as well as using unrolled optimization methods. However, the drawback
of these structures is that they are not fully utilizing the information from
both domains (k-space and image). Herein, we propose a deep learning-based
attention hybrid variational network that performs learning in both the k-space
and image domain. We evaluate our method on a well-known open-source MRI
dataset and a clinical MRI dataset of patients diagnosed with strokes from our
institution to demonstrate the performance of our network. In addition to
quantitative evaluation, we undertook a blinded comparison of image quality
across networks performed by a subspecialty trained radiologist. Overall, we
demonstrate that our network achieves a superior performance among others under
multiple reconstruction tasks.
- Abstract（参考訳）: 磁気共鳴イメージング(MRI)における圧縮センシング(CS)対応データ再構成の適用は依然として難しい課題である。
これは、アクセラレーションマスクからk空間で失われた情報が完全にサンプリングされた画像の品質と類似した画像の再構成を困難にしているためである。
k空間と画像領域の両方において、CSを用いたMRI再構成のための複数の深層学習に基づく構造が提案されている。
しかし、これらの構造の欠点は、両者の情報(k空間と画像)を十分に活用していないことである。
本稿では、k空間と画像領域の両方で学習を行う深層学習に基づく注目ハイブリッド変動ネットワークを提案する。
当施設の脳卒中と診断された患者のオープンソースMRIデータセットと臨床MRIデータセットを用いて,我々のネットワークの性能を実証した。
定量的評価に加えて,準専門訓練放射線技師によるネットワーク間の画像品質の比較を行った。
全体として,複数の再構成タスクにおいて,ネットワークの性能が優れていることを示す。
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