論文の概要: Deep unrolling Shrinkage Network for Dynamic MR imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09818v1
• Date: Wed, 19 Jul 2023 08:06:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-20 14:58:41.498174
• Title: Deep unrolling Shrinkage Network for Dynamic MR imaging
• Title（参考訳）: ダイナミックMRイメージングのための深絞り収縮網
• Authors: Yinghao Zhang, Xiaodi Li, Weihang Li, Yue Hu
• Abstract要約: 本稿では,各チャネルの閾値を学習する,チャネルアテンション付きソフトしきい値処理(AST)を提案する。 我々は,乗算器の交互方向をアンロールすることで,新しいディープ・アンロール・ストレナージ・ネットワーク(DUS-Net)を提案する。 オープンアクセス型動的シネMRデータセットの実験結果から,提案したDUS-Netは最先端の手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.590614722154063
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep unrolling networks that utilize sparsity priors have achieved great success in dynamic magnetic resonance (MR) imaging. The convolutional neural network (CNN) is usually utilized to extract the transformed domain, and then the soft thresholding (ST) operator is applied to the CNN-transformed data to enforce the sparsity priors. However, the ST operator is usually constrained to be the same across all channels of the CNN-transformed data. In this paper, we propose a novel operator, called soft thresholding with channel attention (AST), that learns the threshold for each channel. In particular, we put forward a novel deep unrolling shrinkage network (DUS-Net) by unrolling the alternating direction method of multipliers (ADMM) for optimizing the transformed $l_1$ norm dynamic MR reconstruction model. Experimental results on an open-access dynamic cine MR dataset demonstrate that the proposed DUS-Net outperforms the state-of-the-art methods. The source code is available at \url{https://github.com/yhao-z/DUS-Net}.
• Abstract（参考訳）: sparsity priorを利用するディープアンロールネットワークは、動的磁気共鳴(mr)イメージングで大きな成功を収めている。 畳み込みニューラルネットワーク(cnn)は、通常、変換された領域を抽出し、その後、ソフトしきい値(st)演算子をcnn変換データに適用してスパーシティ優先を強制する。 しかし、ST演算子は、通常、CNN変換データの全チャネルで同じことを制約される。 本稿では,各チャネルの閾値を学習するソフトしきい値付きチャネルアテンション(ast)と呼ばれる新しい演算子を提案する。 特に,変換された$l_1$ノルム動的mr再構成モデルを最適化するために,乗算器の交互方向法(admm)を展開することにより,新しいディープアンロール型縮小ネットワーク(dus-net)を提案する。 オープンアクセス動的シネMRデータセットの実験結果から,提案したDUS-Netは最先端の手法よりも優れていた。 ソースコードは \url{https://github.com/yhao-z/dus-net} で入手できる。

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