論文の概要: Deep Learning-based MRI Reconstruction with Artificial Fourier Transform (AFT)-Net

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10892v2
• Date: Fri, 18 Oct 2024 19:41:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:11:01.396266
• Title: Deep Learning-based MRI Reconstruction with Artificial Fourier Transform (AFT)-Net
• Title（参考訳）: 人工フーリエ変換(AFT)ネットを用いた深層学習型MRI再構成
• Authors: Yanting Yang, Yiren Zhang, Zongyu Li, Jeffery Siyuan Tian, Matthieu Dagommer, Jia Guo,
• Abstract要約: 複合価値ディープラーニングフレームワーク-Artificial Fourier Transform Network (AFTNet)を導入する。 AFTNetは、ドメイン変換における画像逆問題の解決に容易に利用できる。 AFTNetは既存のアプローチに比べ,MRIの高速化に優れることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.146848823672677
• License:
• Abstract: Deep complex-valued neural networks provide a powerful way to leverage complex number operations and representations and have succeeded in several phase-based applications. However, most previously published networks have not fully explored the impact of complex-valued networks in the frequency domain. Here, we introduce a unified complex-valued deep learning framework-Artificial Fourier Transform Network (AFTNet)-which combines domain-manifold learning and complex-valued neural networks. AFTNet can be readily used to solve image inverse problems in domain transformation, especially for accelerated magnetic resonance imaging (MRI) reconstruction and other applications. While conventional methods only accept magnitude images, the proposed method takes raw k-space data in the frequency domain as input, allowing a mapping between the k-space and image domains to be determined through cross-domain learning. We show that AFTNet achieves superior accelerated MRI reconstruction compared to existing approaches. Furthermore, our approach can be applied to various tasks, such as denoised magnetic resonance spectroscopy (MRS) reconstruction and datasets with various contrasts. The AFTNet presented here is a valuable preprocessing component for different preclinical studies and provides an innovative alternative for solving inverse problems in imaging and spectroscopy. The code is available at: https://github.com/yanting-yang/AFT-Net.
• Abstract（参考訳）: 複雑な数値を持つニューラルネットワークは、複雑な数値演算と表現を活用する強力な方法を提供し、いくつかのフェーズベースのアプリケーションに成功している。 しかし、これまで公表されたネットワークの多くは、周波数領域における複雑な評価されたネットワークの影響を十分に調査していない。 本稿では、ドメインマニフォールド学習と複素数値ニューラルネットワークを組み合わせた複合価値ディープラーニングフレームワーク-Artificial Fourier Transform Network (AFTNet)を導入する。 AFTNetは、領域変換における画像逆問題、特に加速磁気共鳴イメージング(MRI)再構成などの用途に容易に利用できる。 従来の手法では大域画像のみを受け入れるが,提案手法では周波数領域の生のk空間データを入力として取り込んで,k空間と画像領域のマッピングをクロスドメイン学習により行うことができる。 AFTNetは既存のアプローチに比べ,MRIの高速化に優れることを示す。 さらに, 磁気共鳴分光法(MRS)の再構成や, コントラストの異なるデータセットなど, 様々なタスクに応用できる。 ここで提示されたATTNetは、様々な前臨床研究のための貴重な前処理コンポーネントであり、イメージングと分光における逆問題を解決する革新的な代替手段を提供する。 コードはhttps://github.com/yanting-yang/AFT-Net.comで公開されている。

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