論文の概要: Magnetic Resonance Image Processing Transformer for General Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15098v1
• Date: Thu, 23 May 2024 23:13:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-27 18:48:01.367587
• Title: Magnetic Resonance Image Processing Transformer for General Reconstruction
• Title（参考訳）: 一般再構成のための磁気共鳴画像処理変換器
• Authors: Guoyao Shen, Mengyu Li, Stephan Anderson, Chad W. Farris, Xin Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,MR-IPT (MR-IPT) にマルチヘッドテールと1つの共有ウィンドウトランスを組み込んだ。 MR-IPTモデルの設計をガイドするために, 変圧器構造が異なるMR-IPTの3つの変異を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7802624923496353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Purpose: To develop and evaluate a deep learning model for general accelerated MRI reconstruction. Materials and Methods: This retrospective study built a magnetic resonance image processing transformer (MR-IPT) which includes multi-head-tails and a single shared window transformer main body. Three mutations of MR-IPT with different transformer structures were implemented to guide the design of our MR-IPT model. Pre-trained on the MRI set of RadImageNet including 672675 images with multiple anatomy categories, the model was further migrated and evaluated on fastMRI knee dataset with 25012 images for downstream reconstruction tasks. We performed comparison studies with three CNN-based conventional networks in zero- and few-shot learning scenarios. Transfer learning process was conducted on both MR-IPT and CNN networks to further validate the generalizability of MR-IPT. To study the model performance stability, we evaluated our model with various downstream dataset sizes ranging from 10 to 2500 images. Result: The MR-IPT model provided superior performance in multiple downstream tasks compared to conventional CNN networks. MR-IPT achieved a PSNR/SSIM of 26.521/0.6102 (4-fold) and 24.861/0.4996 (8-fold) in 10-epoch learning, surpassing UNet128 at 25.056/0.5832 (4-fold) and 22.984/0.4637 (8-fold). With the same large-scale pre-training, MR-IPT provided a 5% performance boost compared to UNet128 in zero-shot learning in 8-fold and 3% in 4-fold. Conclusion: MR-IPT framework benefits from its transformer-based structure and large-scale pre-training and can serve as a solid backbone in other downstream tasks with zero- and few-shot learning.
• Abstract（参考訳）: 目的:全般的加速MRI再構成のための深層学習モデルの開発と評価。 Materials and Methods:本研究はMR-IPT(MR-IPT)を開発した。 MR-IPTモデルの設計をガイドするために, 変圧器構造が異なるMR-IPTの3つの変異を行った。 RadImageNetのMRIセットに、複数の解剖学的カテゴリを持つ672675画像を含む事前トレーニングを行い、このモデルをさらに移行し、下流再構築タスクのために25012画像の高速MRI膝データセットで評価した。 ゼロおよび少数ショット学習シナリオにおいて,従来の3つのCNNネットワークと比較検討を行った。 MR-IPTとCNNのネットワーク上で転送学習を行い,MR-IPTの一般化可能性をさらに検証した。 モデル性能の安定性について検討するために,10から2500画像まで,様々な下流データセットサイズでモデルを評価した。 結果: MR-IPTモデルは, 従来のCNNネットワークと比較して, 複数の下流タスクにおいて優れた性能を示した。 MR-IPTは、PSNR/SSIMは26.521/0.6102 (4倍)、24.861/0.4996 (8倍)で、UNet128を25.056/0.5832 (4倍)、22.984/0.4637 (8倍)で上回った。 同じ大規模な事前トレーニングで、MR-IPTは、8倍のゼロショット学習ではUNet128が3%、4倍のパフォーマンスを5%向上させた。 結論:MR-IPTフレームワークは、トランスフォーマーベースの構造と大規模な事前トレーニングの恩恵を受けており、ゼロショットと少数ショットの学習を伴う他の下流タスクの堅固なバックボーンとして機能する。

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