論文の概要: Implicit Neural Representation for MRI Parallel Imaging Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06067v5
• Date: Tue, 12 Mar 2024 11:24:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 01:43:03.496654
• Title: Implicit Neural Representation for MRI Parallel Imaging Reconstruction
• Title（参考訳）: MRI並列画像再構成のための入射神経表現法
• Authors: Hao Li, Yusheng Zhou, Jianan Liu, Xiling Liu, Tao Huang, and Zhihan Lv
• Abstract要約: 暗黙的ニューラル表現(INR)に基づく新しいMRI再構成法を提案する。 INRは、再構成された完全サンプリング画像を、ボクセル座標とアンダーサンプル画像の以前の特徴ベクトルの関数として表現する。 具体的には、異なるアンダーサンプリングスケールのMR画像からスケール非依存のボクセル特異な特徴を生成するためのスケール埋め込みエンコーダを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.952891507137725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Magnetic resonance imaging (MRI) always suffers from long acquisition times. Parallel imaging (PI) is one solution to reduce scan time by periodically skipping certain K-space lines and then reconstructing high-quality images from undersampled measurements. Recently, implicit neural representation (INR) has emerged as a new deep learning method that represents an object as a continuous function of spatial coordinates, and this function is normally parameterized by a multilayer perceptron (MLP). In this paper, we propose a novel MRI PI reconstruction method based on INR, which represents the reconstructed fully-sampled images as the function of voxel coordinates and prior feature vectors of undersampled images to overcome the generalization problem of INR. Specifically, we introduce a scale-embedded encoder to produce scale-independent voxel-specific features from MR images with different undersampling scales and then concatenate with coordinate vectors to recover fully-sampled MR images, thus achieving multiple scale reconstructions. The performance of the proposed method was assessed by experimenting with publicly available MRI datasets and was compared with other reconstruction methods. Our quantitative evaluation demonstrates the superiority of the proposed method over alternative reconstruction methods.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴画像(MRI)は常に長い取得時間に悩まされる。 並列イメージング(PI)は、特定のK空間線を周期的にスキップし、アンダーサンプリングされた測定から高品質な画像を再構成することでスキャン時間を短縮する1つの方法である。 近年,物体を空間座標の連続関数として表現する新しい深層学習法として暗黙的ニューラル表現(INR)が登場し,この関数は通常多層パーセプトロン(MLP)によってパラメータ化される。 本稿では,INRに基づく新しいMRI PI再構成手法を提案する。これは,再構成された完全サンプル画像をボクセル座標とアンダーサンプル画像の特徴ベクトルの関数として表現し,INRの一般化問題を克服する。 具体的には,異なるアンダーサンプリングスケールのMR画像からスケール非依存のボクセル特異な特徴を抽出し,座標ベクトルと結合して完全サンプリングされたMR画像の復元を行い,複数スケール再構成を実現する。 提案手法の性能は,公開されているMRIデータセットを用いて評価し,他の再構成手法と比較した。 提案手法が代替手法よりも優れていることを示す定量的評価を行った。

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