論文の概要: A plug-and-play synthetic data deep learning for undersampled magnetic resonance image reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06681v1
• Date: Wed, 13 Sep 2023 02:37:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 15:41:18.659363
• Title: A plug-and-play synthetic data deep learning for undersampled magnetic resonance image reconstruction
• Title（参考訳）: 磁気共鳴画像再構成のためのプラグアンドプレイ合成データ深層学習
• Authors: Min Xiao, Zi Wang, Jiefeng Guo, Xiaobo Qu
• Abstract要約: アンダーサンプ型MRI画像再構成の深層学習法は,画像デアライジングにおいて優れた性能を示した。 異なるサンプリング設定に効果的に適用可能なアンダーサンプドMRI再構成のための深いプラグアンドプレイ法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.780203168452443
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Magnetic resonance imaging (MRI) plays an important role in modern medical diagnostic but suffers from prolonged scan time. Current deep learning methods for undersampled MRI reconstruction exhibit good performance in image de-aliasing which can be tailored to the specific kspace undersampling scenario. But it is very troublesome to configure different deep networks when the sampling setting changes. In this work, we propose a deep plug-and-play method for undersampled MRI reconstruction, which effectively adapts to different sampling settings. Specifically, the image de-aliasing prior is first learned by a deep denoiser trained to remove general white Gaussian noise from synthetic data. Then the learned deep denoiser is plugged into an iterative algorithm for image reconstruction. Results on in vivo data demonstrate that the proposed method provides nice and robust accelerated image reconstruction performance under different undersampling patterns and sampling rates, both visually and quantitatively.
• Abstract（参考訳）: MRIは現代の医療診断において重要な役割を担っているが、長期のスキャンに悩まされている。 アンダーサンプドMRI再構成のための現在のディープラーニング手法は、特定のkspaceアンダーサンプリングシナリオに合わせて調整できる画像デエイリアスにおいて優れた性能を示す。 しかし、サンプリング設定が変わると、異なるディープネットワークを設定するのは非常に面倒です。 本研究では,異なるサンプリング設定に効果的に適用可能なアンダーサンプルMRI再構成のための深いプラグアンドプレイ手法を提案する。 具体的には、合成データから一般の白色ガウスノイズを除去するように訓練された深層デノイザーによって最初に学習される。 そして、学習したディープデノイザを画像再構成のための反復アルゴリズムにプラグインする。 その結果,提案手法は視覚的および定量的に異なるアンダーサンプリングパターンとサンプリング率で画像再構成性能を良好かつロバストに向上できることがわかった。

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