論文の概要: Image space formalism of convolutional neural networks for k-space interpolation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17410v2
- Date: Fri, 09 May 2025 10:02:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-12 20:40:09.92275
- Title: Image space formalism of convolutional neural networks for k-space interpolation
- Title（参考訳）: k空間補間のための畳み込みニューラルネットワークの画像空間定式化
- Authors: Peter Dawood, Felix Breuer, Istvan Homolya, Maximilian Gram, Peter M. Jakob, Moritz Zaiss, Martin Blaimer,
- Abstract要約: k空間(RAKI)のためのスキャン固有の頑健な人工ニューラルネットワークによる画像再構成における雑音耐性は、k空間における非線形活性化と関連している。
RAKIの画像空間形式は、ノイズ伝搬を解析的に解析し、人間の可読性において非線形活性化の役割を記述するために導入された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Purpose: Noise resilience in image reconstructions by scan-specific robust artificial neural networks for k-space interpolation (RAKI) is linked to nonlinear activations in k-space. To gain a deeper understanding of this relationship, an image space formalism of RAKI is introduced for analyzing noise propagation analytically, identifying and characterizing image reconstruction features and to describe the role of nonlinear activations in a human readable manner. Methods: The image space formalism for RAKI inference is employed by expressing nonlinear activations in k-space as element-wise multiplications with activation masks, which transform into convolutions in image space. Jacobians of the de-aliased, coil-combined image relative to the aliased coil images can be expressed algebraically, and thus, the noise amplification is quantified analytically (g-factor maps). We analyze the role of nonlinearity for noise resilience by controlling the degree of nonlinearity in the reconstruction model via the negative slope parameter in leaky ReLU. Results: The analytical g-factor maps correspond with those obtained from Monte Carlo simulations and from an auto differentiation approach for in vivo brain images. Apparent blurring and contrast loss artifacts are identified as implications of enhanced noise resilience. These residual artifacts can be traded against noise resilience by adjusting the degree of nonlinearity in the model (Tikhonov-like regularization) in case of limited training data. The inspection of image space activations reveals an autocorrelation pattern leading to a potential center artifact. Conclusion: The image space formalism of RAKI provides the means for analytical quantitative noisepropagation analysis and human-readable visualization of the effects of the nonlinear activation functions in k-space.
- Abstract（参考訳）: 目的: k空間補間(RAKI)のためのスキャン特異的な頑健な人工ニューラルネットワークによる画像再構成における雑音耐性は、k空間における非線形活性化と関連している。
この関係をより深く理解するために、RAKIのイメージ空間フォーマリズムを導入し、ノイズ伝搬を解析し、画像再構成の特徴を特定し、特徴付けし、人間の読みやすい方法で非線形アクティベーションの役割を記述する。
方法: RAKI推論のための画像空間定式化は、k空間における非線形活性化をアクティベーションマスクとの要素ワイド乗算として表現し、画像空間における畳み込みへと変換する。
エイリアス化コイル画像に対する非エイリアス化コイル合成画像のヤコビアンを代数的に表現することができ、ノイズ増幅を解析的に(g因子写像)定量化することができる。
漏洩ReLUにおける負の傾斜パラメータによる復元モデルにおける非線形性の度合いを制御し, 耐雑音性に対する非線形性の役割を解析する。
結果: 解析的g因子マップはモンテカルロシミュレーションおよび生体内脳画像の自動微分法から得られたものと一致した。
鮮明なぼかしとコントラスト損失アーティファクトは、耐雑音性の向上の意味として同定される。
これらの残留アーティファクトは、限られたトレーニングデータの場合のモデルの非線形性の度合い(ティコノフ様正則化)を調整することで、ノイズレジリエンスと交換することができる。
画像空間の活性化の検査は、潜在的な中心アーティファクトにつながる自己相関パターンを明らかにする。
結論:RAKIの画像空間定式化は,k空間における非線形活性化関数の効果を定量的に解析し,可読的に可視化する手段を提供する。
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