論文の概要: Unsupervised Adaptive Implicit Neural Representation Learning for
Scan-Specific MRI Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00677v1
- Date: Fri, 1 Dec 2023 16:00:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-04 13:56:30.284769
- Title: Unsupervised Adaptive Implicit Neural Representation Learning for
Scan-Specific MRI Reconstruction
- Title（参考訳）: 走査型MRI再構成のための教師なし適応型命令型ニューラル表現学習
- Authors: Junwei Yang, Pietro Li\`o
- Abstract要約: アンダーサンプリングにおけるスパーシリティレベルやパターンに制約されることなく、再構成品質を向上させる、教師なし適応型粗大化フレームワークを提案する。
我々は,獲得したk空間信号の自己超越的利用を段階的に洗練する,新しい学習戦略を統合する。
提案手法は,8倍のアンダーサンプリングを行うため,現在最先端のスキャン特異的MRI再構成技術より優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.721677700107639
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent studies on MRI reconstruction, advances have shown significant
promise for further accelerating the MRI acquisition. Most state-of-the-art
methods require a large amount of fully-sampled data to optimise reconstruction
models, which is impractical and expensive under certain clinical settings. On
the other hand, for unsupervised scan-specific reconstruction methods,
overfitting is likely to happen due to insufficient supervision, while
restrictions on acceleration rates and under-sampling patterns further limit
their applicability. To this end, we propose an unsupervised, adaptive
coarse-to-fine framework that enhances reconstruction quality without being
constrained by the sparsity levels or patterns in under-sampling. The framework
employs an implicit neural representation for scan-specific MRI reconstruction,
learning a mapping from multi-dimensional coordinates to their corresponding
signal intensities. Moreover, we integrate a novel learning strategy that
progressively refines the use of acquired k-space signals for self-supervision.
This approach effectively adjusts the proportion of supervising signals from
unevenly distributed information across different frequency bands, thus
mitigating the issue of overfitting while improving the overall reconstruction.
Comprehensive evaluation on a public dataset, including both 2D and 3D data,
has shown that our method outperforms current state-of-the-art scan-specific
MRI reconstruction techniques, for up to 8-fold under-sampling.
- Abstract（参考訳）: 最近のMRI再建研究は、MRIの獲得を加速させる大きな可能性を示唆している。
ほとんどの最先端の手法は、特定の臨床条件下では非現実的で高価である再構成モデルを最適化するために、大量の完全サンプルデータを必要とする。
一方,教師なしのスキャン固有再構成法では,過剰フィッティングは制御不足により発生する可能性が高く,加速速度やアンダーサンプリングパターンの制限により,適用性はさらに制限される。
そこで本研究では,スパルシリティレベルやアンダーサンプリングのパターンに制約されることなく,復元品質を向上させるための教師なし,適応的な粒度調整フレームワークを提案する。
このフレームワークは、スキャン固有のMRI再構成に暗黙の神経表現を使用し、多次元座標から対応する信号強度へのマッピングを学習する。
さらに,獲得したk空間信号の自己超越的利用を段階的に洗練する新たな学習戦略を統合する。
このアプローチは、異なる周波数帯域にわたる不均一な分散情報からの監視信号の割合を効果的に調整し、全体的な再構成を改善しながら過度に適合する問題を緩和する。
2次元データと3次元データの両方を含む公開データセットの総合的な評価により,本手法は8倍のアンダーサンプリングにおいて,現在最先端のスキャン固有のMRI再構成技術より優れていることが示された。
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