論文の概要: Robust MRI Reconstruction by Smoothed Unrolling (SMUG)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07784v2
• Date: Mon, 19 Aug 2024 18:07:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 20:41:04.590272
• Title: Robust MRI Reconstruction by Smoothed Unrolling (SMUG)
• Title（参考訳）: SMUG(Smoothed Unrolling)によるロバストMRI再建
• Authors: Shijun Liang, Van Hoang Minh Nguyen, Jinghan Jia, Ismail Alkhouri, Sijia Liu, Saiprasad Ravishankar,
• Abstract要約: SMUG(Smoothed Unrolling)と呼ばれる新しい画像再構成フレームワークを提案する。 SMUGは、ランダムスムーシング(RS)に基づく頑健な学習アプローチを用いて、ディープアンローリングに基づくMRI再構成モデルを前進させる。 我々は,SMUGがMRI再建の堅牢性を向上させることを示し,様々な不安定源のセットについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.391075587858058
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the popularity of deep learning (DL) in the field of magnetic resonance imaging (MRI) continues to rise, recent research has indicated that DL-based MRI reconstruction models might be excessively sensitive to minor input disturbances, including worst-case additive perturbations. This sensitivity often leads to unstable, aliased images. This raises the question of how to devise DL techniques for MRI reconstruction that can be robust to train-test variations. To address this problem, we propose a novel image reconstruction framework, termed Smoothed Unrolling (SMUG), which advances a deep unrolling-based MRI reconstruction model using a randomized smoothing (RS)-based robust learning approach. RS, which improves the tolerance of a model against input noises, has been widely used in the design of adversarial defense approaches for image classification tasks. Yet, we find that the conventional design that applies RS to the entire DL-based MRI model is ineffective. In this paper, we show that SMUG and its variants address the above issue by customizing the RS process based on the unrolling architecture of a DL-based MRI reconstruction model. Compared to the vanilla RS approach, we show that SMUG improves the robustness of MRI reconstruction with respect to a diverse set of instability sources, including worst-case and random noise perturbations to input measurements, varying measurement sampling rates, and different numbers of unrolling steps. Furthermore, we theoretically analyze the robustness of our method in the presence of perturbations.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴画像(MRI)の分野でのディープラーニング(DL)の人気が高まっている中、最近の研究では、DLベースのMRI再構成モデルは、最悪の加法摂動を含む小さな入力障害に対して過度に敏感である可能性が示唆されている。 この感度は不安定なエイリアス画像につながることが多い。 このことは、MRI再建のためのDLテクニックをいかにして考案するかという疑問を提起する。 そこで我々は,SMUG(Smoothed Unrolling)と呼ばれる新しい画像再構成フレームワークを提案する。 入力雑音に対するモデルの耐性を向上させるRSは、画像分類タスクの対角防御手法の設計に広く用いられている。 しかし, 従来の DL ベースMRI モデルに RS を適用した設計は, 効果がないことが判明した。 本稿では、SMUGとその変種が、DLベースMRI再構成モデルのアンロールアーキテクチャに基づいてRSプロセスをカスタマイズすることで、上記の問題に対処できることを示す。 バニラRS法と比較して、SMUGは、入力測定に対する最悪のケースやランダムノイズの摂動、様々な測定サンプリングレート、様々なアンローリングステップを含む様々な不安定源に対して、MRI再構成の堅牢性を改善する。 さらに,摂動の存在下での手法のロバスト性も理論的に解析した。

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