論文の概要: JSSL: Joint Supervised and Self-supervised Learning for MRI
Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15856v1
- Date: Mon, 27 Nov 2023 14:23:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-28 15:08:43.758912
- Title: JSSL: Joint Supervised and Self-supervised Learning for MRI
Reconstruction
- Title（参考訳）: JSSL:MRI再建のための共同指導と自己指導型学習
- Authors: George Yiasemis, Nikita Moriakov, Clara I. S\'anchez, Jan-Jakob Sonke,
Jonas Teuwen
- Abstract要約: JSSL(Joint Supervised and Self-supervised Learning)は、ディープラーニングに基づくMRI再構成アルゴリズムのための新しいトレーニング手法である。
本研究は,従来の自己指導型訓練法よりも大幅に改善されたことを示す。
- 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: Magnetic Resonance Imaging represents an important diagnostic modality;
however, its inherently slow acquisition process poses challenges in obtaining
fully sampled k-space data under motion in clinical scenarios such as
abdominal, cardiac, and prostate imaging. In the absence of fully sampled
acquisitions, which can serve as ground truth data, training deep learning
algorithms in a supervised manner to predict the underlying ground truth image
becomes an impossible task. To address this limitation, self-supervised methods
have emerged as a viable alternative, leveraging available subsampled k-space
data to train deep learning networks for MRI reconstruction. Nevertheless,
these self-supervised approaches often fall short when compared to supervised
methodologies. In this paper, we introduce JSSL (Joint Supervised and
Self-supervised Learning), a novel training approach for deep learning-based
MRI reconstruction algorithms aimed at enhancing reconstruction quality in
scenarios where target dataset(s) containing fully sampled k-space measurements
are unavailable. Our proposed method operates by simultaneously training a
model in a self-supervised learning setting, using subsampled data from the
target dataset(s), and in a supervised learning manner, utilizing data from
other datasets, referred to as proxy datasets, where fully sampled k-space data
is accessible. To demonstrate the efficacy of JSSL, we utilized subsampled
prostate parallel MRI measurements as the target dataset, while employing fully
sampled brain and knee k-space acquisitions as proxy datasets. Our results
showcase a substantial improvement over conventional self-supervised training
methods, thereby underscoring the effectiveness of our joint approach. We
provide a theoretical motivation for JSSL and establish a practical
"rule-of-thumb" for selecting the most appropriate training approach for deep
MRI reconstruction.
- Abstract（参考訳）: 磁気共鳴イメージングは重要な診断モードであるが、腹部、心臓、前立腺画像などの臨床シナリオにおいて、本質的に緩やかな取得プロセスは、動作中の完全なk空間データを得るのに困難をもたらす。
基底真理データとして機能する完全サンプル取得がない場合、基礎となる基底真理画像を予測するために教師付き方法でディープラーニングアルゴリズムを訓練することは不可能な課題となる。
この制限に対処するために、MRI再構成のためのディープラーニングネットワークをトレーニングするために利用可能なサブサンプルk空間データを活用する、自己教師付き手法が実現可能な代替手段として登場した。
しかしながら、これらの自己監督的アプローチは、教師付き方法論と比較して、しばしば不足する。
本稿では,完全サンプリングk空間計測を含むターゲットデータセットが利用できないシナリオにおける再構成品質の向上を目的とした,ディープラーニングに基づくMRI再構成アルゴリズムの新しいトレーニング手法であるJSSL(Joint Supervised and Self-supervised Learning)を紹介する。
提案手法は,対象データセットからのサブサンプルデータを用いて,自己教師付き学習環境でモデルを同時に訓練し,また,完全にサンプリングされたk空間のデータにアクセス可能なプロキシデータセットと呼ばれる他のデータセットのデータを活用する。
JSSLの有効性を実証するために,脳と膝のk空間の完全な取得をプロキシデータセットとして使用しながら,サブサンプリングされた前立腺平行MRI計測をターゲットデータセットとして利用した。
本研究は,従来の自己指導型訓練法よりも大幅に改善され,共同アプローチの有効性が強調された。
我々はJSSLの理論的モチベーションを提供し、深部MRI再建のための最も適切なトレーニングアプローチを選択するための実践的な「反動」を確立する。
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