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/2309.09954v2
Date: Tue, 30 Jul 2024 15:54:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-31 22:49:41.791622
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: vSHARP (variable Splitting Half-quadratic ADMM algorithm for Reconstruction of inverse Problems) は、医学的イメージング(MI)における不適切な逆問題の解法である。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。我々の最先端手法との比較分析は,これらの応用におけるvSHARPの優れた性能を示すものである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.043932618116216
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 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 vSHARP on tasks of accelerated parallel MRI Reconstruction using two distinct datasets and on accelerated parallel dynamic MRI Reconstruction using another dataset. Our comparative analysis with state-of-the-art methods demonstrates the superior performance of vSHARP in these applications.
Abstract（参考訳）: メディカルイメージング(MI)タスク、例えば加速平行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, 逆確率解法において, 従来の手法を超越して優れた性能を示した深層学習(DL)手法が多数存在する。本研究では, 逆問題再構成のためのvSHARP (可変分割半四分法ADMMアルゴリズム) 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。我々は,2つの異なるデータセットを用いた並列MRI再構成タスクと,他のデータセットを用いた並列MRI再構成タスクにおけるvSHARPの評価を行った。我々の最先端手法との比較分析は,これらの応用におけるvSHARPの優れた性能を示すものである。

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