論文の概要: End-to-end Adaptive Dynamic Subsampling and Reconstruction for Cardiac MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10346v1
- Date: Fri, 15 Mar 2024 14:31:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 16:51:41.549025
- Title: End-to-end Adaptive Dynamic Subsampling and Reconstruction for Cardiac MRI
- Title（参考訳）: 心臓MRIにおけるエンド・ツー・エンド適応動的サブサンプリングと再構成
- Authors: George Yiasemis, Jan-Jakob Sonke, Jonas Teuwen,
- Abstract要約: 適応型動的MRIサブサンプリングと再構成のための新しいエンドツーエンドフレームワークを提案する。
我々のパイプラインは、DLベースの適応サンプリング装置を統合し、ケース固有の動的サブサンプリングパターンを生成し、最先端の2D動的再構成ネットワークでエンドツーエンドに訓練する。
以上の結果から,特に高加速度での再現性は良好であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.875699572081067
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accelerating dynamic MRI is essential for enhancing clinical applications, such as adaptive radiotherapy, and improving patient comfort. Traditional deep learning (DL) approaches for accelerated dynamic MRI reconstruction typically rely on predefined or random subsampling patterns, applied uniformly across all temporal phases. This standard practice overlooks the potential benefits of leveraging temporal correlations and lacks the adaptability required for case-specific subsampling optimization, which holds the potential for maximizing reconstruction quality. Addressing this gap, we present a novel end-to-end framework for adaptive dynamic MRI subsampling and reconstruction. Our pipeline integrates a DL-based adaptive sampler, generating case-specific dynamic subsampling patterns, trained end-to-end with a state-of-the-art 2D dynamic reconstruction network, namely vSHARP, which effectively reconstructs the adaptive dynamic subsampled data into a moving image. Our method is assessed using dynamic cine cardiac MRI data, comparing its performance against vSHARP models that employ common subsampling trajectories, and pipelines trained to optimize dataset-specific sampling schemes alongside vSHARP reconstruction. Our results indicate superior reconstruction quality, particularly at high accelerations.
- Abstract（参考訳）: 動的MRIの加速は、適応放射線療法や患者の快適性向上など、臨床応用の強化に不可欠である。
動的MRI再構成を高速化するための従来のディープラーニング(DL)アプローチは、通常、すべての時間相にわたって一様に適用される事前定義された、あるいはランダムなサブサンプリングパターンに依存している。
この標準手法は、時間的相関を利用した潜在的な利点を見落とし、ケース固有のサブサンプリング最適化に必要な適応性に欠けており、復元品質を最大化する可能性を秘めている。
このギャップに対処するため,適応型動的MRIサブサンプリングと再構成のための新しいエンドツーエンドフレームワークを提案する。
我々のパイプラインは、DLベースの適応型サンプリング装置を統合し、ケース固有の動的サブサンプリングパターンを生成し、最先端の2D動的再構成ネットワークであるvSHARPでエンドツーエンドにトレーニングを行い、適応型動的サブサンプリングデータを移動画像に効果的に再構成する。
本手法は, 一般的なサブサンプリングトラジェクトリを用いたvSHARPモデルと, vSHARP再構成と並行してデータセット固有のサンプリングスキームを最適化するためのパイプラインを比較し, ダイナミックシン心MRIデータを用いて評価する。
以上の結果から,特に高加速度での再現性は良好であった。
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