論文の概要: Accelerated MR Cholangiopancreatography with Deep Learning-based Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03732v1
• Date: Mon, 6 May 2024 10:53:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 18:24:15.389230
• Title: Accelerated MR Cholangiopancreatography with Deep Learning-based Reconstruction
• Title（参考訳）: 深達度学習を用いたMR胆管膵管造影法
• Authors: Jinho Kim, Marcel Dominik Nickel, Florian Knoll,
• Abstract要約: 本研究は,3Tおよび0.55Tのディープラーニング(DL)再構成を用いてMRCP(MRCP)の獲得を加速する。 3Tで得られた6倍アンダーサンプルデータを用いて変動ネットワーク(VN)を訓練した。 VNは肝胆道の鋭さと可視性といったアンダーサンプリングデータの画質を保存した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8422467541029346
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study accelerates MR cholangiopancreatography (MRCP) acquisitions using deep learning-based (DL) reconstruction at 3T and 0.55T. Thirty healthy volunteers underwent conventional two-fold MRCP scans at field strengths of 3T or 0.55T. We trained a variational network (VN) using retrospectively six-fold undersampled data obtained at 3T. We then evaluated our method against standard techniques such as parallel imaging (PI) and compressed sensing (CS), focusing on peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity (SSIM) as metrics. Furthermore, considering acquiring fully-sampled MRCP is impractical, we added a self-supervised DL reconstruction (SSDU) to the evaluating group. We also tested our method in a prospective accelerated scenario to reflect real-world clinical applications and evaluated its adaptability to MRCP at 0.55T. Our method demonstrated a remarkable reduction of average acquisition time from 599/542 to 255/180 seconds for MRCP at 3T/0.55T. In both retrospective and prospective undersampling scenarios, the PSNR and SSIM of VN were higher than those of PI, CS, and SSDU. At the same time, VN preserved the image quality of undersampled data, i.e., sharpness and the visibility of hepatobiliary ducts. In addition, VN also produced high quality reconstructions at 0.55T resulting in the highest PSNR and SSIM. In summary, VN trained for highly accelerated MRCP allows to reduce the acquisition time by a factor of 2.4/3.0 at 3T/0.55T while maintaining the image quality of the conventional acquisition.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,3Tおよび0.55Tのディープラーニング(DL)再構成を用いてMRCP(MRCP)の獲得を加速する。 健常者30名を対象に3T, 0.55Tのフィールド強度でMRCPスキャンを行った。 3Tで得られた6倍アンダーサンプルデータを用いて変動ネットワーク(VN)を訓練した。 そこで我々は,並列画像(PI)や圧縮センシング(CS)といった標準技術に対して,ピーク信号-雑音比(PSNR)と構造類似度(SSIM)に着目して評価を行った。 さらに,完全サンプリング型MRCPの取得は現実的ではなく,自己管理型DL再構成(SSDU)を評価グループに追加した。 また,本手法を現実臨床応用を反映し, MRCPへの適応性を0.55Tで評価した。 MRCPを3T/0.55Tで599/542から255/180秒に短縮した。 ふりかえりと予測アンダーサンプリングのシナリオでは、VNのPSNRとSSIMはPI、CS、SSDUよりも高かった。 同時にVNは,肝胆道の鋭さや可視性といったアンダーサンプリングデータの画質を保った。 さらに、VNは0.55Tで高品質な再構築を行い、PSNRとSSIMが最高になった。 要約すると、高度に加速されたMRCPのために訓練されたVNは、従来の取得の画質を維持しつつ、3T/0.55Tにおける2.4/3.0の係数で取得時間を短縮することができる。

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