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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15098v2
• Date: Fri, 07 Feb 2025 21:02:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 18:57:48.533336
• Title: Magnetic Resonance Image Processing Transformer for General Accelerated Image Reconstruction
• Title（参考訳）: 一般高速化画像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: 本稿では, MR-IPT(MR共振画像処理変換器)について紹介する。 MR-IPTは共有トランスフォーマーのバックボーンを活用することで、普遍的な特徴表現を効果的に学習し、多様な再構成タスクを一般化する。 以上の結果から, トランスフォーマーを用いた一般モデルではMRIの再構成が大幅に向上し, 適応性と安定性が向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7802624923496353
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent advancements in deep learning have enabled the development of generalizable models that achieve state-of-the-art performance across various imaging tasks. Vision Transformer (ViT)-based architectures, in particular, have demonstrated strong feature extraction capabilities when pre-trained on large-scale datasets. In this work, we introduce the Magnetic Resonance Image Processing Transformer (MR-IPT), a ViT-based framework designed to enhance the generalizability and robustness of accelerated MRI reconstruction. Unlike conventional deep learning models that require separate training for different acceleration factors, MR-IPT is pre-trained on a large-scale dataset encompassing multiple undersampling patterns and acceleration settings, enabling a unified reconstruction framework. By leveraging a shared transformer backbone, MR-IPT effectively learns universal feature representations, allowing it to generalize across diverse reconstruction tasks. Extensive experiments demonstrate that MR-IPT outperforms both CNN-based and existing transformer-based methods, achieving superior reconstruction quality across varying acceleration factors and sampling masks. Moreover, MR-IPT exhibits strong robustness, maintaining high performance even under unseen acquisition setups, highlighting its potential as a scalable and efficient solution for accelerated MRI. Our findings suggest that transformer-based general models can significantly advance MRI reconstruction, offering improved adaptability and stability compared to traditional deep learning approaches.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニングの進歩により、様々な画像処理タスクにおける最先端性能を実現する一般化可能なモデルの開発が可能になった。 ビジョントランスフォーマー(ViT)ベースのアーキテクチャは、特に大規模なデータセットで事前トレーニングされた場合、強力な特徴抽出機能を示している。 本研究では, MR-IPT(MR-IPT)を導入し, 高速MRI再構成の一般化性, 堅牢性の向上を図る。 異なるアクセラレーション要因の個別トレーニングを必要とする従来のディープラーニングモデルとは異なり、MR-IPTは、複数のアンダーサンプリングパターンとアクセラレーション設定を含む大規模なデータセットで事前トレーニングされ、統合された再構築フレームワークが実現される。 MR-IPTは共有トランスフォーマーのバックボーンを活用することで、普遍的な特徴表現を効果的に学習し、多様な再構成タスクを一般化する。 MR-IPTはCNN法と既存のトランスフォーマー法の両方より優れており,様々な加速度因子やサンプリングマスクの再現性に優れていた。 さらに、MR-IPTは強力な堅牢性を示し、未確認の取得セットアップでも高い性能を維持し、MRIを高速化するためのスケーラブルで効率的なソリューションとしての可能性を強調している。 以上の結果から, トランスフォーマーを用いた一般モデルではMRIの再構成が大幅に向上し, 適応性と安定性が向上することが示唆された。

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