論文の概要: Accelerating Cardiac MRI Reconstruction with CMRatt: An Attention-Driven Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06941v1
- Date: Wed, 10 Apr 2024 11:47:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-11 14:40:47.760617
- Title: Accelerating Cardiac MRI Reconstruction with CMRatt: An Attention-Driven Approach
- Title（参考訳）: CMRattを用いた心臓MRIの高速化 : 注意駆動的アプローチ
- Authors: Anam Hashmi, Julia Dietlmeier, Kathleen M. Curran, Noel E. O'Connor,
- Abstract要約: 本研究の目的は,心画像再構成の文脈において,深層学習モデルに組み込まれた注意機構の未発達の可能性を探ることである。
我々の第一の目的は、U-Netのような畳み込みバックボーンモデルと統合した場合のアテンションアルゴリズムの強みと潜在的な制限を特定することである。
本稿では,心臓画像再構成の課題に特化して最適化された,シンプルで効果的な注目パイプラインを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.904269561863103
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cine cardiac magnetic resonance (CMR) imaging is recognised as the benchmark modality for the comprehensive assessment of cardiac function. Nevertheless, the acquisition process of cine CMR is considered as an impediment due to its prolonged scanning time. One commonly used strategy to expedite the acquisition process is through k-space undersampling, though it comes with a drawback of introducing aliasing effects in the reconstructed image. Lately, deep learning-based methods have shown remarkable results over traditional approaches in rapidly achieving precise CMR reconstructed images. This study aims to explore the untapped potential of attention mechanisms incorporated with a deep learning model within the context of the CMR reconstruction problem. We are motivated by the fact that attention has proven beneficial in downstream tasks such as image classification and segmentation, but has not been systematically analysed in the context of CMR reconstruction. Our primary goal is to identify the strengths and potential limitations of attention algorithms when integrated with a convolutional backbone model such as a U-Net. To achieve this, we benchmark different state-of-the-art spatial and channel attention mechanisms on the CMRxRecon dataset and quantitatively evaluate the quality of reconstruction using objective metrics. Furthermore, inspired by the best performing attention mechanism, we propose a new, simple yet effective, attention pipeline specifically optimised for the task of cardiac image reconstruction that outperforms other state-of-the-art attention methods. The layer and model code will be made publicly available.
- Abstract（参考訳）: 心機能の総合的評価のための指標として, シン心磁気共鳴(CMR)画像が認められている。
それでも, cine CMRの獲得過程は, 長期の走査時間による障害と見なされている。
取得プロセスを高速化するための一般的な戦略は、k空間アンダーサンプリングであるが、再構成画像にエイリアス効果を導入する欠点がある。
近年、深層学習に基づく手法は、CMR再構成画像の高精度化において、従来のアプローチよりも顕著な結果を示している。
本研究の目的は,CMR再建問題における深層学習モデルに組み込まれた注意機構の未解決の可能性を探ることである。
我々は,画像分類やセグメンテーションなどの下流作業において注意が有益であることが証明されたという事実に動機づけられるが,CMR再建の文脈では体系的に分析されていない。
我々の第一の目的は、U-Netのような畳み込みバックボーンモデルと統合した場合のアテンションアルゴリズムの強みと潜在的な制限を特定することである。
そこで我々は,CMRxReconデータセット上で,最先端の空間的・チャネル的注意機構をベンチマークし,客観的な指標を用いて再現の質を定量的に評価した。
さらに、最も優れた注意機構に着想を得て、他の最先端の注意方法よりも優れた心画像再構成の課題に特化して最適化された、シンプルで効果的な注意パイプラインを提案する。
レイヤとモデルコードは公開されます。
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