論文の概要: Relaxometry Guided Quantitative Cardiac Magnetic Resonance Image Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00549v2
• Date: Tue, 30 Apr 2024 06:01:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 19:08:44.472832
• Title: Relaxometry Guided Quantitative Cardiac Magnetic Resonance Image Reconstruction
• Title（参考訳）: リラクサメトリーによる定量的心磁気共鳴画像再構成
• Authors: Yidong Zhao, Yi Zhang, Qian Tao,
• Abstract要約: データから空間的事前学習を行うために,リラクソメトリー誘導定量的MRI再構成フレームワークを提案する。 実験により,提案手法は定量的MRI再構成において高い有望な結果が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6061804149819885
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning-based methods have achieved prestigious performance for magnetic resonance imaging (MRI) reconstruction, enabling fast imaging for many clinical applications. Previous methods employ convolutional networks to learn the image prior as the regularization term. In quantitative MRI, the physical model of nuclear magnetic resonance relaxometry is known, providing additional prior knowledge for image reconstruction. However, traditional reconstruction networks are limited to learning the spatial domain prior knowledge, ignoring the relaxometry prior. Therefore, we propose a relaxometry-guided quantitative MRI reconstruction framework to learn the spatial prior from data and the relaxometry prior from MRI physics. Additionally, we also evaluated the performance of two popular reconstruction backbones, namely, recurrent variational networks (RVN) and variational networks (VN) with U- Net. Experiments demonstrate that the proposed method achieves highly promising results in quantitative MRI reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく手法は、MRI(MRI)再構成のための優れた性能を達成し、多くの臨床応用において高速イメージングを可能にしている。 従来の手法では、正規化項としてイメージを学習するために畳み込みネットワークを用いていた。 定量的MRIでは、核磁気共鳴緩和法(英語版)の物理モデルが知られており、画像再構成のための追加の事前知識を提供する。 しかし、従来の再構成ネットワークは、空間領域の事前知識の学習に限られており、事前の緩和法を無視している。 そこで本研究では,MRI物理の空間的事前学習のためのリラクソメトリガイド付き定量的MRI再構成フレームワークを提案する。 さらに,U-Netを用いたリカレント変分ネットワーク (RVN) と変分ネットワーク (VN) の2つの人気再構成バックボーンの性能評価を行った。 実験により,提案手法は定量的MRI再構成において高い有望な結果が得られることが示された。

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