論文の概要: Reinforcement Learning for Sampling on Temporal Medical Imaging Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14946v1
• Date: Mon, 28 Aug 2023 23:55:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 16:20:06.987553
• Title: Reinforcement Learning for Sampling on Temporal Medical Imaging Sequences
• Title（参考訳）: 時間的医用画像系列のサンプリングのための強化学習
• Authors: Zhishen Huang
• Abstract要約: 本研究では、動的画像再構成のためのサンプリング戦略を学ぶために、ダブルディープQ-ラーニングとREINFORCEアルゴリズムを適用した。 時系列のフォーマットでデータを考察し、再構成法は事前訓練されたオートエンコーダ型ニューラルネットワークである。 本稿では,強化学習アルゴリズムが最適サンプリングパターンの発見に有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accelerated magnetic resonance imaging resorts to either Fourier-domain subsampling or better reconstruction algorithms to deal with fewer measurements while still generating medical images of high quality. Determining the optimal sampling strategy given a fixed reconstruction protocol often has combinatorial complexity. In this work, we apply double deep Q-learning and REINFORCE algorithms to learn the sampling strategy for dynamic image reconstruction. We consider the data in the format of time series, and the reconstruction method is a pre-trained autoencoder-typed neural network. We present a proof of concept that reinforcement learning algorithms are effective to discover the optimal sampling pattern which underlies the pre-trained reconstructor network (i.e., the dynamics in the environment). The code for replicating experiments can be found at https://github.com/zhishenhuang/RLsamp.
• Abstract（参考訳）: 加速された磁気共鳴イメージングは、高品質の医用画像を生成しながら、より少ない測定に対処するためにフーリエ領域サブサンプリングまたはより良い再構成アルゴリズムを利用する。 固定再構成プロトコルが与えられたときの最適なサンプリング戦略の決定は、しばしば組合せ複雑性を伴う。 本研究では,ダブルディープq学習と強化アルゴリズムを適用し,動的画像再構成のためのサンプリング戦略を学習する。 時系列の形式でデータを考察し、再構成法は事前訓練されたオートエンコーダ型ニューラルネットワークである。 本稿では,強化学習アルゴリズムが事前学習された再構成ネットワーク(環境のダイナミクス)の基盤となる最適なサンプリングパターンを発見するのに有効であることを示す。 実験を複製するためのコードはhttps://github.com/zhishenhuang/RLsampにある。

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