論文の概要: HyperCoil-Recon: A Hypernetwork-based Adaptive Coil Configuration Task Switching Network for MRI Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04821v1
• Date: Wed, 9 Aug 2023 09:22:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 14:22:27.586425
• Title: HyperCoil-Recon: A Hypernetwork-based Adaptive Coil Configuration Task Switching Network for MRI Reconstruction
• Title（参考訳）: HyperCoil-Recon:MRI再構成のための適応コイル構成変更ネットワーク
• Authors: Sriprabha Ramanarayanan, Mohammad Al Fahim, Rahul G.S., Amrit Kumar Jethi, Keerthi Ram, Mohanasankar Sivaprakasam
• Abstract要約: HyperCoil-Reconは、MRI再構成のためのハイパーネットワークベースのコイル構成タスクスイッチングネットワークである。 マルチタスクの観点からコイルの数の異なる構成を符号化し、各構成をタスクとして振る舞う。 低い数で訓練された時には、32個のコイルまで見知らぬ様々な構成に適応する。 膝と脳のデータに対するPSNR / SSIMでは、約1dB / 0.03と0.3dB / 0.02の改善マージンを持つ構成不変モデルを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1744028458220428
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Parallel imaging, a fast MRI technique, involves dynamic adjustments based on the configuration i.e. number, positioning, and sensitivity of the coils with respect to the anatomy under study. Conventional deep learning-based image reconstruction models have to be trained or fine-tuned for each configuration, posing a barrier to clinical translation, given the lack of computational resources and machine learning expertise for clinicians to train models at deployment. Joint training on diverse datasets learns a single weight set that might underfit to deviated configurations. We propose, HyperCoil-Recon, a hypernetwork-based coil configuration task-switching network for multi-coil MRI reconstruction that encodes varying configurations of the numbers of coils in a multi-tasking perspective, posing each configuration as a task. The hypernetworks infer and embed task-specific weights into the reconstruction network, 1) effectively utilizing the contextual knowledge of common and varying image features among the various fields-of-view of the coils, and 2) enabling generality to unseen configurations at test time. Experiments reveal that our approach 1) adapts on the fly to various unseen configurations up to 32 coils when trained on lower numbers (i.e. 7 to 11) of randomly varying coils, and to 120 deviated unseen configurations when trained on 18 configurations in a single model, 2) matches the performance of coil configuration-specific models, and 3) outperforms configuration-invariant models with improvement margins of around 1 dB / 0.03 and 0.3 dB / 0.02 in PSNR / SSIM for knee and brain data. Our code is available at https://github.com/sriprabhar/HyperCoil-Recon
• Abstract（参考訳）: 高速MRI技術である並列イメージングは、研究中の解剖学に関してコイルの番号、位置、感度の設定に基づいて動的調整を行う。 従来のディープラーニングベースの画像再構成モデルは、計算リソースの欠如と、デプロイ時にモデルをトレーニングするための機械学習の専門知識を考慮すると、各構成でトレーニングや微調整が必要となる。 多様なデータセットの合同トレーニングは、分散した構成に不適合な単一の重みセットを学習する。 本稿では,マルチコートmri再構成のためのハイパーネットワーク型コイル構成タスクスイッチングネットワークであるhypercoil-reconを提案する。 ハイパーネットワークは、タスク固有の重みをレコンストラクションネットワークに推論し、埋め込む。 1)コイルの様々な視野における共通および異種画像の特徴の文脈知識を効果的に活用すること。 2) テスト時に設定を認識できないようにする。 実験によると我々のアプローチは 1)ランダムに変化するコイルの少ない数(すなわち7から11)で訓練した場合は32個のコイルまで、単一モデルで18個の構成で訓練した場合は120個の無傷な構成に、フライで適応する。 2)コイル構成特定モデルの性能に適合する。 3) 膝および脳データに対するPSNR/SSIMでは,約1dB/0.03,0.3dB/0.02の改善率を有する構成不変モデルよりも優れていた。 私たちのコードはhttps://github.com/sriprabhar/HyperCoil-Reconで利用可能です。

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