論文の概要: Joint Edge Optimization Deep Unfolding Network for Accelerated MRI Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05564v1
- Date: Thu, 9 May 2024 05:51:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-10 14:02:33.709036
- Title: Joint Edge Optimization Deep Unfolding Network for Accelerated MRI Reconstruction
- Title（参考訳）: 加速MRI再構成のための結合エッジ最適化深部展開網
- Authors: Yue Cai, Yu Luo, Jie Ling, Shun Yao,
- Abstract要約: 我々はMR画像とエッジの両方に固有の個別正規化器を組み込むだけでなく、協調正規化器を強制してそれらの相関を効果的に確立するジョイントエッジ最適化モデルを構築した。
具体的には、エッジ情報を非エッジ確率マップで定義し、最適化プロセス中に画像再構成を誘導する。
一方、画像やエッジに関連するレギュレータは、それぞれ固有のアプリオリ情報を自動的に学習するために、深く展開するネットワークに組み込まれる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9681863841849623
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a widely used imaging technique, however it has the limitation of long scanning time. Though previous model-based and learning-based MRI reconstruction methods have shown promising performance, most of them have not fully utilized the edge prior of MR images, and there is still much room for improvement. In this paper, we build a joint edge optimization model that not only incorporates individual regularizers specific to both the MR image and the edges, but also enforces a co-regularizer to effectively establish a stronger correlation between them. Specifically, the edge information is defined through a non-edge probability map to guide the image reconstruction during the optimization process. Meanwhile, the regularizers pertaining to images and edges are incorporated into a deep unfolding network to automatically learn their respective inherent a-priori information.Numerical experiments, consisting of multi-coil and single-coil MRI data with different sampling schemes at a variety of sampling factors, demonstrate that the proposed method outperforms other compared methods.
- Abstract（参考訳）: 磁気共鳴イメージング(MRI)は広く用いられている画像技術であるが、長い走査時間に制限がある。
従来のモデルベースおよび学習ベースのMRI再構成手法は有望な性能を示したが、そのほとんどがMRI画像以前のエッジを十分に活用していないため、まだ改善の余地がたくさんある。
本稿では、MR画像とエッジの両方に固有の個別正規化器を組み込むだけでなく、協調正規化器を強制してそれらの相関関係を効果的に確立する結合エッジ最適化モデルを構築する。
具体的には、エッジ情報を非エッジ確率マップで定義し、最適化プロセス中に画像再構成を誘導する。
一方、画像やエッジに関連するレギュレータは、それぞれ固有のアプリオリ情報を自動的に学習するために、深く展開するネットワークに組み込まれており、様々なサンプリング要因で異なるサンプリング方式のマルチコイルおよびシングルコイルMRIデータからなる数値実験により、提案手法が他の比較手法よりも優れていることを示す。
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