論文の概要: Deep Separable Spatiotemporal Learning for Fast Dynamic Cardiac MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15939v1
- Date: Sat, 24 Feb 2024 23:56:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-27 16:09:49.738276
- Title: Deep Separable Spatiotemporal Learning for Fast Dynamic Cardiac MRI
- Title（参考訳）: 高速ダイナミック心臓MRIのための深部分離型時空間学習
- Authors: Zi Wang, Min Xiao, Yirong Zhou, Chengyan Wang, Naiming Wu, Yi Li,
Yiwen Gong, Shufu Chang, Yinyin Chen, Liuhong Zhu, Jianjun Zhou, Congbo Cai,
He Wang, Di Guo, Guang Yang, Xiaobo Qu
- Abstract要約: ダイナミックMRI(Dynamic MRI)は心臓の診断に不可欠である。
高速撮像を実現するため、k空間データをアンサンプできるが、画像再構成は高次元処理の大きな課題となる。
本研究は,高度に制限された学習データでも優れた次元再現型分離学習手法を応用した,新規で効率的な手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.142320453773696
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dynamic magnetic resonance imaging (MRI) plays an indispensable role in
cardiac diagnosis. To enable fast imaging, the k-space data can be undersampled
but the image reconstruction poses a great challenge of high-dimensional
processing. This challenge leads to necessitate extensive training data in many
deep learning reconstruction methods. This work proposes a novel and efficient
approach, leveraging a dimension-reduced separable learning scheme that excels
even with highly limited training data. We further integrate it with
spatiotemporal priors to develop a Deep Separable Spatiotemporal Learning
network (DeepSSL), which unrolls an iteration process of a reconstruction model
with both temporal low-rankness and spatial sparsity. Intermediate outputs are
visualized to provide insights into the network's behavior and enhance its
interpretability. Extensive results on cardiac cine datasets show that the
proposed DeepSSL is superior to the state-of-the-art methods visually and
quantitatively, while reducing the demand for training cases by up to 75%. And
its preliminary adaptability to cardiac patients has been verified through
experienced radiologists' and cardiologists' blind reader study. Additionally,
DeepSSL also benefits for achieving the downstream task of cardiac segmentation
with higher accuracy and shows robustness in prospective real-time cardiac MRI.
- Abstract（参考訳）: ダイナミックMRI(Dynamic MRI)は心臓診断において不可欠である。
高速撮像を実現するため、k空間データをアンサンプできるが、画像再構成は高次元処理の大きな課題となる。
この課題は、多くのディープラーニング再構成手法で広範なトレーニングデータを必要としている。
本研究は,高度に制限されたトレーニングデータでも優れた次元分割学習方式を活用し,新規かつ効率的な手法を提案する。
さらに、時間的低ランク度と空間空間空間幅の両方で再構成モデルの繰り返し処理をアンロールするDeep Separable Spatiotemporal Learning Network(DeepSSL)を開発した。
中間出力はネットワークの動作に関する洞察を提供し、その解釈性を高めるために可視化される。
心血管データセットの広範囲な結果から,DeepSSLは最先端の手法よりも視覚的,定量的に優れているとともに,トレーニングケースの需要を最大75%削減できることがわかった。
心疾患患者に対する予備的適応性は、経験豊富な放射線科医と心臓科医の盲検者調査によって検証されている。
さらに、DeepSSLは、より精度の高い心臓セグメンテーションの下流タスクを達成することの利点もあり、将来的なリアルタイム心MRIにおいて堅牢性を示す。
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