論文の概要: Regularization by Neural Style Transfer for MRI Field-Transfer Reconstruction with Limited Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10968v2
• Date: Thu, 05 Dec 2024 18:07:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:37:49.895613
• Title: Regularization by Neural Style Transfer for MRI Field-Transfer Reconstruction with Limited Data
• Title（参考訳）: 限定データを用いたMRIフィールド・トランスファー再構成のためのニューラルスタイル転送による正規化
• Authors: Guoyao Shen, Yancheng Zhu, Mengyu Li, Ryan McNaughton, Hernan Jara, Sean B. Andersson, Chad W. Farris, Stephan Anderson, Xin Zhang,
• Abstract要約: ニューラルスタイル転送(RNST)による正規化は、様々な画像スタイルにわたるノイズの多い低品質入力から高品質なイメージを再構成する。 臨床MRIにおけるRNSTの有効性を検証し,画像品質を著しく向上させる能力を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.308563547164654
• License:
• Abstract: Recent advances in MRI reconstruction have achieved remarkable success with deep learning-based models. However, most methods depend on large-scale, task-specific datasets, leaving reconstruction in data-limited settings as a critical but underexplored challenge. Regularization by denoising (RED) is a general pipeline that incorporates a denoiser as a prior for image reconstruction, showing promising results in various image processing tasks, including denoising, deblurring, and super-resolution. In this work, we propose a regularization by neural style transfer (RNST) method to further leverage the priors from the neural transfer and denoising engine. RNST effectively reconstructs high-quality images from noisy, low-quality inputs across varying image styles, even with limited data. We validate RNST on clinical MRI scans, demonstrating its ability to significantly improve image quality. These findings underline the potential of RNST for MRI field-transfer reconstruction and its promise in addressing reconstruction tasks in data-constrained scenarios.
• Abstract（参考訳）: 近年のMRI再建は深層学習モデルで顕著な成功を収めている。 しかし、ほとんどの手法は大規模でタスク固有のデータセットに依存しており、データ制限された設定の再構築は重要な課題であるが、未調査の課題である。 Denoising(RED)による正規化は、画像再構成の先駆けとしてdenoiserを組み込んだ一般的なパイプラインであり、denoising、deblurring、Super- resolutionなど、さまざまな画像処理タスクにおいて有望な結果を示す。 本研究では,ニューラル・スタイル・トランスファー(RNST)法による正規化を提案し,ニューラル・スタイル・ニューラル・トランスファーおよびデノナイジング・エンジンの先行点をさらに活用する。 RNSTは、限られたデータであっても、様々な画像スタイルにわたるノイズの多い低品質な入力から、効果的に高品質なイメージを再構築する。 臨床MRIにおけるRNSTの有効性を検証し,画像品質を著しく向上させる能力を示した。 これらの知見はMRIのフィールド・トランスファー再構成におけるRNSTの可能性と,データ制約シナリオにおける再構成タスクへの取り組みの約束を裏付けるものである。

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