Fugu-MT 論文翻訳(概要): K-band: Self-supervised MRI Reconstruction via Stochastic Gradient Descent over K-space Subsets

論文の概要: K-band: Self-supervised MRI Reconstruction via Stochastic Gradient Descent over K-space Subsets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02958v3
Date: Thu, 23 May 2024 12:27:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-26 21:02:52.402952
Title: K-band: Self-supervised MRI Reconstruction via Stochastic Gradient Descent over K-space Subsets
Title（参考訳）: K-band: K-space サブセット上の確率勾配Descent による自己教師型MRI再構成
Authors: Frederic Wang, Han Qi, Alfredo De Goyeneche, Reinhard Heckel, Michael Lustig, Efrat Shimron,
Abstract要約: 我々はkバンドと呼ばれる新しい数学的枠組みを導入し、部分的かつ限定的なk空間データのみを用いてDLモデルを訓練する。各トレーニングイテレーションでは、完全にサンプリングされたk-空間を勾配を計算する代わりに、小さなk-空間の部分のみを使用する。生MRIデータを用いた数値実験により、kバンドは限定分解能データで訓練された他の2つの方法より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）: 16.785465381844435
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Although deep learning (DL) methods are powerful for solving inverse problems, their reliance on high-quality training data is a major hurdle. This is significant in high-dimensional (dynamic/volumetric) magnetic resonance imaging (MRI), where acquisition of high-resolution fully sampled k-space data is impractical. We introduce a novel mathematical framework, dubbed k-band, that enables training DL models using only partial, limited-resolution k-space data. Specifically, we introduce training with stochastic gradient descent (SGD) over k-space subsets. In each training iteration, rather than using the fully sampled k-space for computing gradients, we use only a small k-space portion. This concept is compatible with different sampling strategies; here we demonstrate the method for k-space "bands", which have limited resolution in one dimension and can hence be acquired rapidly. We prove analytically that our method stochastically approximates the gradients computed in a fully-supervised setup, when two simple conditions are met: (i) the limited-resolution axis is chosen randomly-uniformly for every new scan, hence k-space is fully covered across the entire training set, and (ii) the loss function is weighed with a mask, derived here analytically, which facilitates accurate reconstruction of high-resolution details. Numerical experiments with raw MRI data indicate that k-band outperforms two other methods trained on limited-resolution data and performs comparably to state-of-the-art (SoTA) methods trained on high-resolution data. k-band hence obtains SoTA performance, with the advantage of training using only limited-resolution data. This work hence introduces a practical, easy-to-implement, self-supervised training framework, which involves fast acquisition and self-supervised reconstruction and offers theoretical guarantees.
Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)手法は逆問題の解決には強力だが,高品質なトレーニングデータへの依存が大きなハードルとなっている。これは高次元(ダイナミック/ボルメトリー)磁気共鳴イメージング(MRI)において重要であり、高解像度の完全サンプルk空間データの取得は現実的ではない。我々はkバンドと呼ばれる新しい数学的枠組みを導入し、部分的かつ限定的なk空間データのみを用いてDLモデルを訓練する。具体的には、k-空間部分集合上の確率勾配降下(SGD)によるトレーニングを導入する。各トレーニングイテレーションでは、完全にサンプリングされたk空間を勾配の計算に使用するのではなく、小さなk空間の部分のみを使用する。この概念は異なるサンプリング戦略と互換性があり、ここではk-空間の「バンド」の方法を示す。我々は,2つの簡単な条件が満たされたとき,完全に教師された設定で計算された勾配を統計的に近似することが解析的に証明された。 i) 限定分解能軸は、新しいスキャン毎にランダムに一様に選択されるので、k-空間はトレーニングセット全体にわたって完全にカバーされ、 (II) 損失関数をここで解析的に導出したマスクで重み付けし, 高分解能細部を高精度に再現する。生MRIデータを用いた数値実験により、kバンドは限定分解能データで訓練された他の2つの方法よりも優れており、高分解能データで訓練された最先端(SoTA)法と互換性があることが示された。そのため、kバンドは、限られた解像度のデータのみを使用したトレーニングの利点を生かして、SoTAの性能を得る。この作業は、高速な獲得と自己教師付き再構築を伴い、理論的な保証を提供する、実践的で実装が容易な自己教師型トレーニングフレームワークを導入する。

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