Fugu-MT 論文翻訳(概要): vSHARP: variable Splitting Half-quadratic ADMM algorithm for Reconstruction of inverse-Problems

論文の概要: vSHARP: variable Splitting Half-quadratic ADMM algorithm for Reconstruction of inverse-Problems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09954v1
Date: Mon, 18 Sep 2023 17:26:22 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2023-09-19 12:10:10.743188
Title: vSHARP: variable Splitting Half-quadratic ADMM algorithm for Reconstruction of inverse-Problems
Title（参考訳）: vSHARP:変数分割半四分法ADMMアルゴリズムによる逆プロブレムの再構成
Authors: George Yiasemis, Nikita Moriakov, Jan-Jakob Sonke, Jonas Teuwen
Abstract要約: MRI再建では、不十分な逆問題が発生し、十分なクローズドフォーム解析解が得られない。逆問題再構成のための教師付き分割半四分法ADMMアルゴリズム(vSHARP)を提案する。本稿では,vSHARPの優れた性能に着目し,最先端手法による実験結果の比較分析を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.694990352622926
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Medical Imaging (MI) tasks, such as accelerated Parallel Magnetic Resonance Imaging (MRI), often involve reconstructing an image from noisy or incomplete measurements. This amounts to solving ill-posed inverse problems, where a satisfactory closed-form analytical solution is not available. Traditional methods such as Compressed Sensing (CS) in MRI reconstruction can be time-consuming or prone to obtaining low-fidelity images. Recently, a plethora of supervised and self-supervised Deep Learning (DL) approaches have demonstrated superior performance in inverse-problem solving, surpassing conventional methods. In this study, we propose vSHARP (variable Splitting Half-quadratic ADMM algorithm for Reconstruction of inverse Problems), a novel DL-based method for solving ill-posed inverse problems arising in MI. vSHARP utilizes the Half-Quadratic Variable Splitting method and employs the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) to unroll the optimization process. For data consistency, vSHARP unrolls a differentiable gradient descent process in the image domain, while a DL-based denoiser, such as a U-Net architecture, is applied to enhance image quality. vSHARP also employs a dilated-convolution DL-based model to predict the Lagrange multipliers for the ADMM initialization. We evaluate the proposed model by applying it to the task of accelerated Parallel MRI Reconstruction on two distinct datasets. We present a comparative analysis of our experimental results with state-of-the-art approaches, highlighting the superior performance of vSHARP.
Abstract（参考訳）: メディカルイメージング(MI)タスク、例えばアクセラレーションパラレル磁気共鳴イメージング(MRI)は、しばしばノイズや不完全な測定からイメージを再構成する。これは、満足のいく閉形式解析解が得られない不測の逆問題を解くことを意味する。 MRI再構成における圧縮センシング(CS)のような従来の手法は、低忠実度画像を得るのに時間がかかるか、時間がかかりやすい。近年,教師付き・自己教師型Deep Learning (DL) アプローチは,従来の手法を超越した逆確率解法において,優れた性能を示した。本研究では,miで発生する逆問題を解くための新しいdlベース手法であるvsharp (variable split half-quadratic admm algorithm for reconstruction of inverse problems)を提案する。 vSHARPは半量子可変分割法を用いており、最適化プロセスのアンロールには Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) を用いる。データ一貫性のために、vSHARPは画像領域で微分勾配降下過程をアンロールし、一方、U-NetアーキテクチャのようなDLベースのデノイザは画質を高めるために適用される。 vSHARPはまた、ADMM初期化のためのラグランジュ乗算器を予測するために拡張畳み込みDLベースのモデルも採用している。 2つの異なるデータセット上での並列mri再構成を高速化するタスクに適用し,提案モデルを評価する。本稿では,vSHARPの優れた性能に着目し,最先端手法による実験結果の比較分析を行った。

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