Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning the Domain Specific Inverse NUFFT for Accelerated Spiral MRI using Diffusion Models

論文の概要: Learning the Domain Specific Inverse NUFFT for Accelerated Spiral MRI using Diffusion Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12361v2
Date: Fri, 10 May 2024 18:47:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-14 23:10:20.362052
Title: Learning the Domain Specific Inverse NUFFT for Accelerated Spiral MRI using Diffusion Models
Title（参考訳）: 拡散モデルを用いた加速スパイラルMRIのための領域固有逆NUFFTの学習
Authors: Trevor J. Chan, Chamith S. Rajapakse,
Abstract要約: 我々は多コイル高アンサンプドスパイラルMRIのための生成拡散モデルに基づく再構成アルゴリズムを作成する。超高速スキャン時間(2D画像では0.02秒)で再構成した画像に高品質(構造的類似度 > 0.87)を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Deep learning methods for accelerated MRI achieve state-of-the-art results but largely ignore additional speedups possible with noncartesian sampling trajectories. To address this gap, we created a generative diffusion model-based reconstruction algorithm for multi-coil highly undersampled spiral MRI. This model uses conditioning during training as well as frequency-based guidance to ensure consistency between images and measurements. Evaluated on retrospective data, we show high quality (structural similarity > 0.87) in reconstructed images with ultrafast scan times (0.02 seconds for a 2D image). We use this algorithm to identify a set of optimal variable-density spiral trajectories and show large improvements in image quality compared to conventional reconstruction using the non-uniform fast Fourier transform. By combining efficient spiral sampling trajectories, multicoil imaging, and deep learning reconstruction, these methods could enable the extremely high acceleration factors needed for real-time 3D imaging.
Abstract（参考訳）: 高速MRIのための深層学習法は最先端の結果を得るが、非カルテシアンサンプリングトラジェクトリで可能となる追加のスピードアップは無視される。このギャップに対処するため,我々は多コイル高アンサンプドスパイラルMRIのための生成拡散モデルに基づく再構成アルゴリズムを開発した。このモデルは、トレーニング中にコンディショニングと周波数ベースのガイダンスを使用して、画像と測定の整合性を保証する。超高速スキャン時間(2D画像では0.02秒)で再構成した画像の画質(構造的類似度>0.87)を示す。このアルゴリズムを用いて最適な可変密度スパイラル軌道の集合を同定し、非一様高速フーリエ変換を用いた従来の再構成と比較して画像品質を大幅に向上させる。効率的なスパイラルサンプリング軌道、マルチコイルイメージング、ディープラーニング再構成を組み合わせることで、リアルタイム3Dイメージングに必要な極めて高い加速度因子を実現できる。

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