Fugu-MT 論文翻訳(概要): Non-Cartesian Self-Supervised Physics-Driven Deep Learning Reconstruction for Highly-Accelerated Multi-Echo Spiral fMRI

論文の概要: Non-Cartesian Self-Supervised Physics-Driven Deep Learning Reconstruction for Highly-Accelerated Multi-Echo Spiral fMRI

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05707v1
Date: Sat, 9 Dec 2023 23:33:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-12 19:11:48.720625
Title: Non-Cartesian Self-Supervised Physics-Driven Deep Learning Reconstruction for Highly-Accelerated Multi-Echo Spiral fMRI
Title（参考訳）: 高速マルチエコースパイラルfMRIのための非カルト的自己監督型物理駆動ディープラーニング再構成
Authors: Hongyi Gu, Chi Zhang, Zidan Yu, Christoph Rettenmeier, V. Andrew Stenger, Mehmet Ak\c{c}akaya
Abstract要約: 物理駆動型深層学習(PD-DL)を用いて,マルチエコスパイラルfMRIを10倍高速化することを提案する。我々は,非モンテカルロ軌道による学習を最適化するための自己教師付き学習アルゴリズムを実現し,PD-DLネットワークのトレーニングに利用した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.213603089873724
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Functional MRI (fMRI) is an important tool for non-invasive studies of brain function. Over the past decade, multi-echo fMRI methods that sample multiple echo times has become popular with potential to improve quantification. While these acquisitions are typically performed with Cartesian trajectories, non-Cartesian trajectories, in particular spiral acquisitions, hold promise for denser sampling of echo times. However, such acquisitions require very high acceleration rates for sufficient spatiotemporal resolutions. In this work, we propose to use a physics-driven deep learning (PD-DL) reconstruction to accelerate multi-echo spiral fMRI by 10-fold. We modify a self-supervised learning algorithm for optimized training with non-Cartesian trajectories and use it to train the PD-DL network. Results show that the proposed self-supervised PD-DL reconstruction achieves high spatio-temporal resolution with meaningful BOLD analysis.
Abstract（参考訳）: 機能MRI(Functional MRI)は、脳機能の非侵襲的な研究のための重要なツールである。過去10年間で、複数のエコー時間をサンプリングするマルチエコーfMRI法が普及し、定量化が進んでいる。これらの取得は典型的にはカルト軌道を用いて行われるが、非カルト軌道、特にスパイラルな取得はエコー時間のより高密度なサンプリングを約束する。しかし、このような取得は十分な時空間分解のために非常に高い加速速度を必要とする。本研究では,物理駆動型ディープラーニング(PD-DL)を用いて,マルチエコスパイラルfMRIを10倍高速化する手法を提案する。我々は,非モンテカルロ軌道による学習を最適化するための自己教師付き学習アルゴリズムを改良し,PD-DLネットワークのトレーニングに使用する。提案した自己教師型PD-DL再構成は,BOLD分析による高時空間分解能を実現する。

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