論文の概要: Graph Image Prior for Unsupervised Dynamic MRI Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15770v1
- Date: Sat, 23 Mar 2024 08:57:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-26 21:02:48.454704
- Title: Graph Image Prior for Unsupervised Dynamic MRI Reconstruction
- Title（参考訳）: 教師なし動的MRI再構成に先立つグラフ画像
- Authors: Zhongsen Li, Wenxuan Chen, Shuai Wang, Chuyu Liu, Rui Li,
- Abstract要約: Deep Image Prior (DIP) は、Deep Image Prior (DIP) として知られる画像復元の強力な先駆者として機能する。
近年、DIPは非教師なしの動的MRI再構成に利用されており、潜在空間画像空間からの生成モデルを採用している。
本研究では,MRIの動的再構成に先立ってDIPを利用する手法を提案し,GIP (Graph Image Prior) を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.236298615925248
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The inductive bias of the convolutional neural network (CNN) can act as a strong prior for image restoration, which is known as the Deep Image Prior (DIP). In recent years, DIP has been utilized in unsupervised dynamic MRI reconstruction, which adopts a generative model from the latent space to the image space. However, existing methods usually utilize a single pyramid-shaped CNN architecture to parameterize the generator, which cannot effectively exploit the spatio-temporal correlations within the dynamic data. In this work, we propose a novel scheme to exploit the DIP prior for dynamic MRI reconstruction, named ``Graph Image Prior'' (GIP). The generative model is decomposed into two stages: image recovery and manifold discovery, which is bridged by a graph convolutional network to exploit the spatio-temporal correlations. In addition, we devise an ADMM algorithm to alternately optimize the images and the network parameters to further improve the reconstruction performance. Experimental results demonstrate that GIP outperforms compressed sensing methods and unsupervised methods over different sampling trajectories, and significantly reduces the performance gap with the state-of-art supervised deep-learning methods. Moreover, GIP displays superior generalization ability when transferred to a different reconstruction setting, without the need for any additional data.
- Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の帰納バイアスは、Deep Image Prior(DIP)として知られる画像復元の強い先行として機能する。
近年、DIPは非教師なしの動的MRI再構成に利用されており、潜在空間から画像空間への生成モデルが採用されている。
しかし、既存の手法では1つのピラミッド型のCNNアーキテクチャを使ってジェネレータをパラメータ化しているため、動的データ内の時空間相関を効果的に利用することはできない。
本研究では,MRIの動的再構成に先立ってDIPを利用する新しい手法を提案し,その手法を「Graph Image Prior' (GIP)」と呼ぶ。
生成モデルは、画像回復と多様体発見の2段階に分解され、グラフ畳み込みネットワークによって橋渡しされ、時空間相関を利用する。
さらに、画像とネットワークパラメータを交互に最適化し、再構成性能をさらに向上するADMMアルゴリズムを考案した。
実験結果から, GIPは, 異なるサンプリング軌道上での圧縮センシング法や教師なし手法よりも優れており, 最先端の教師付きディープラーニング手法との性能ギャップを著しく低減することがわかった。
さらに、GIPは、追加のデータを必要とせず、異なる再構成設定に転送する際に、より優れた一般化能力を示す。
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