論文の概要: Deep Unfolding Network with Spatial Alignment for multi-modal MRI reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16998v2
- Date: Wed, 08 Jan 2025 04:58:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-09 14:53:07.302595
- Title: Deep Unfolding Network with Spatial Alignment for multi-modal MRI reconstruction
- Title(参考訳): マルチモーダルMRI再構成のための空間アライメントを用いたディープ・アンフォールディング・ネットワーク
- Authors: Hao Zhang, Qi Wang, Jun Shi, Shihui Ying, Zhijie Wen,
- Abstract要約: 多モードMRI(Multi-modal Magnetic Resonance Imaging)は相補的な診断情報を提供するが、長い走査時間によっていくつかのモダリティが制限される。
取得過程全体を高速化するため、高アンサンプされたk空間データから他の完全サンプリングされた参照モダリティへのMRI再構成は効率的な解である。
モーダリティ間のミスアライメントを考慮に入れた既存のディープラーニングベースの手法は、パフォーマンスが向上するが、しかしながら2つの主要な共通制限を共有している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.23059795712369
- License:
- Abstract: Multi-modal Magnetic Resonance Imaging (MRI) offers complementary diagnostic information, but some modalities are limited by the long scanning time. To accelerate the whole acquisition process, MRI reconstruction of one modality from highly undersampled k-space data with another fully-sampled reference modality is an efficient solution. However, the misalignment between modalities, which is common in clinic practice, can negatively affect reconstruction quality. Existing deep learning-based methods that account for inter-modality misalignment perform better, but still share two main common limitations: (1) The spatial alignment task is not adaptively integrated with the reconstruction process, resulting in insufficient complementarity between the two tasks; (2) the entire framework has weak interpretability. In this paper, we construct a novel Deep Unfolding Network with Spatial Alignment, termed DUN-SA, to appropriately embed the spatial alignment task into the reconstruction process. Concretely, we derive a novel joint alignment-reconstruction model with a specially designed cross-modal spatial alignment term. By relaxing the model into cross-modal spatial alignment and multi-modal reconstruction tasks, we propose an effective algorithm to solve this model alternatively. Then, we unfold the iterative steps of the proposed algorithm and design corresponding network modules to build DUN-SA with interpretability. Through end-to-end training, we effectively compensate for spatial misalignment using only reconstruction loss, and utilize the progressively aligned reference modality to provide inter-modality prior to improve the reconstruction of the target modality. Comprehensive experiments on three real datasets demonstrate that our method exhibits superior reconstruction performance compared to state-of-the-art methods.
- Abstract(参考訳): 多モードMRI(Multi-modal Magnetic Resonance Imaging)は相補的な診断情報を提供するが、長い走査時間によっていくつかのモダリティが制限される。
取得過程全体を高速化するため、高アンサンプされたk空間データから他の完全サンプリングされた参照モダリティへのMRI再構成は効率的な解である。
しかし, 臨床実践に共通するモダリティの相違は, 再建の質に悪影響を及ぼす可能性がある。
既存の学習に基づく学習手法では、モダリティ間ミスアライメントが優れているが、(1)空間アライメントタスクは、再構成プロセスと適応的に統合されておらず、2つのタスク間の相補性が不十分である、(2)フレームワーク全体が弱い、という2つの共通の制限を共有している。
本稿では,DUN-SAと呼ばれる空間アライメントを組み込んだ新しいDeep Unfolding Networkを構築し,空間アライメントタスクを再構成プロセスに適切に組み込む。
具体的には,空間アライメントを特別に設計した新しい関節アライメント・リコンストラクションモデルを導出する。
モデルを相互に空間的アライメントとマルチモーダル再構成タスクに緩和することにより、このモデルを代替的に解く効果的なアルゴリズムを提案する。
そして,提案アルゴリズムの反復的なステップを展開させ,それに対応するネットワークモジュールを設計し,解釈性のあるDUN-SAを構築する。
エンド・ツー・エンドのトレーニングを通じて、再構成損失のみを用いて空間的不整合を効果的に補償し、段階的に整列された参照モダリティを利用して、対象モダリティの再構成を改善する前にモダリティ間を提供する。
3つの実データセットに対する総合的な実験により,本手法は最先端の手法よりも優れた再構成性能を示すことが示された。
関連論文リスト
- Re-Visible Dual-Domain Self-Supervised Deep Unfolding Network for MRI Reconstruction [48.30341580103962]
本稿では、これらの問題に対処するために、新しい再視覚的二重ドメイン自己教師型深層展開ネットワークを提案する。
エンド・ツー・エンドの再構築を実現するために,シャンブルとポック・プロキシ・ポイント・アルゴリズム(DUN-CP-PPA)に基づく深層展開ネットワークを設計する。
高速MRIおよびIXIデータセットを用いて行った実験により,本手法は再建性能において最先端の手法よりも有意に優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-07T12:29:32Z) - Dual-Domain Multi-Contrast MRI Reconstruction with Synthesis-based
Fusion Network [8.721677700107639]
提案手法は,ディープラーニングに基づくアンダーサンプリング対象コントラストの最適化を容易にする。
本手法は,(1)対象コントラストに類似したデータを基準コントラストから合成すること,(2)マルチコントラストデータを登録してスキャン間運動を低減すること,(3)対象コントラストを再構成するための登録データを活用すること,の3つの重要なステップから構成される。
提案手法は,最先端のアルゴリズムと比較して,最大8倍の加速速度を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-01T15:40:26Z) - Fill the K-Space and Refine the Image: Prompting for Dynamic and
Multi-Contrast MRI Reconstruction [31.404228406642194]
ダイナミックまたはマルチコントラスト磁気共鳴画像(MRI)再構成の鍵は、フレーム間またはコントラスト間情報を探索することにある。
本稿では,これらの制約に対処する2段階MRI再構成パイプラインを提案する。
提案手法は,従来の高速MRI再建法より有意に優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-25T02:51:00Z) - Spatial and Modal Optimal Transport for Fast Cross-Modal MRI Reconstruction [54.19448988321891]
本稿では,T1重み付き画像(T1WIs)を補助モダリティとして活用し,T2WIsの取得を高速化するエンド・ツー・エンドのディープラーニングフレームワークを提案する。
最適輸送(OT)を用いてT1WIを整列させてT2WIを合成し、クロスモーダル合成を行う。
再構成されたT2WIと合成されたT2WIがT2画像多様体に近づき、繰り返しが増加することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-04T12:20:51Z) - Understanding and Constructing Latent Modality Structures in Multi-modal
Representation Learning [53.68371566336254]
優れたパフォーマンスの鍵は、完全なモダリティアライメントではなく、有意義な潜在モダリティ構造にある、と我々は主張する。
具体的には,1)モダリティ内正規化のための深い特徴分離損失,2)モダリティ間正規化のためのブラウン橋損失,3)モダリティ内正規化およびモダリティ間正規化のための幾何学的整合損失を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-10T14:38:49Z) - Model-Guided Multi-Contrast Deep Unfolding Network for MRI
Super-resolution Reconstruction [68.80715727288514]
MRI観察行列を用いて,反復型MGDUNアルゴリズムを新しいモデル誘導深部展開ネットワークに展開する方法を示す。
本稿では,医療画像SR再構成のためのモデルガイド型解釈可能なDeep Unfolding Network(MGDUN)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-15T03:58:30Z) - Transformer-empowered Multi-scale Contextual Matching and Aggregation
for Multi-contrast MRI Super-resolution [55.52779466954026]
マルチコントラスト・スーパーレゾリューション (SR) 再構成により, SR画像の高画質化が期待できる。
既存の手法では、これらの特徴をマッチングし、融合させる効果的なメカニズムが欠如している。
そこで本稿では,トランスフォーマーを利用したマルチスケールコンテキストマッチングとアグリゲーション技術を開発することで,これらの問題を解決する新しいネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-26T01:42:59Z) - Multi-Modal MRI Reconstruction with Spatial Alignment Network [51.74078260367654]
臨床実践では、複数のコントラストを持つMRIが1つの研究で取得されるのが普通である。
近年の研究では、異なるコントラストやモダリティの冗長性を考慮すると、k空間にアンダーサンプリングされたMRIの目標モダリティは、完全にサンプリングされたシーケンスの助けを借りてよりよく再構成できることが示されている。
本稿では,空間アライメントネットワークと再構成を統合し,再構成対象のモダリティの質を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-12T08:46:35Z) - One Network to Solve Them All: A Sequential Multi-Task Joint Learning
Network Framework for MR Imaging Pipeline [12.684219884940056]
組み合わせたエンドツーエンドのパイプラインを訓練するために、連続的なマルチタスク共同学習ネットワークモデルが提案される。
提案手法は,再構成とセグメント化の両面から,他のSOTA手法よりも優れた性能を示すMBBデータセット上で検証されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-14T05:55:27Z) - Multi-task MR Imaging with Iterative Teacher Forcing and Re-weighted
Deep Learning [14.62432715967572]
我々は,既存のビッグデータから事前知識を学習するための,マルチタスク深層学習手法を開発した。
次に,これらを用いて,アンダーサンプリングしたk空間データからMR再構成とセグメンテーションを同時支援する。
提案手法は,同時的かつ正確なMR再構成とセグメンテーションの促進機能を有することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-27T09:08:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。