論文の概要: A Plug-and-Play Method for Guided Multi-contrast MRI Reconstruction based on Content/Style Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13477v2
• Date: Fri, 14 Mar 2025 23:39:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:27:53.018459
• Title: A Plug-and-Play Method for Guided Multi-contrast MRI Reconstruction based on Content/Style Modeling
• Title（参考訳）: コンテンツ・スタイルモデリングに基づくガイド付きマルチコントラストMRI再構成のためのプラグ・アンド・プレイ法
• Authors: Chinmay Rao, Matthias van Osch, Nicola Pezzotti, Jeroen de Bresser, Laurens Beljaards, Jakob Meineke, Elwin de Weerdt, Huangling Lu, Mariya Doneva, Marius Staring,
• Abstract要約: 複数のMRIコントラストには冗長な情報が含まれているため、アンサンプされた後続のコントラストの再構築を導くための先行として、1コントラストが使用できる。 この問題に対処するガイド付き再構成のためのモジュラー2世代手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1622133377827824
• License:
• Abstract: Since multiple MRI contrasts of the same anatomy contain redundant information, one contrast can be used as a prior for guiding the reconstruction of an undersampled subsequent contrast. To this end, several learning-based guided reconstruction methods have been proposed. However, a key challenge is the requirement of large paired training datasets comprising raw data and aligned reference images. We propose a modular two-stage approach for guided reconstruction addressing this issue, which additionally provides an explanatory framework for the multi-contrast problem in terms of the shared and non-shared generative factors underlying two given contrasts. A content/style model of two-contrast image data is learned from a largely unpaired image-domain dataset and is subsequently applied as a plug-and-play operator in iterative reconstruction. The disentanglement of content and style allows explicit representation of contrast-independent and contrast-specific factors. Based on this, incorporating prior information into the reconstruction reduces to simply replacing the aliased content of the image estimate with high-quality content derived from the reference scan. Combining this component with a data consistency step and introducing a general corrective process for the content yields an iterative scheme. We name this novel approach PnP-MUNIT. Various aspects like interpretability and convergence are explored via simulations. Furthermore, its practicality is demonstrated on the NYU fastMRI DICOM dataset and two in-house multi-coil raw datasets, obtaining up to 32.6% more acceleration over learning-based non-guided reconstruction for a given SSIM. In a radiological task, PnP-MUNIT allowed 33.3% more acceleration over clinical reconstruction at diagnostic quality.
• Abstract（参考訳）: 同じ解剖学の複数のMRIコントラストには冗長な情報が含まれているため、アンサンプされた後続のコントラストの再構築を導くための先行として、1コントラストが使用できる。 この目的のために,学習に基づく指導的再構築手法が提案されている。 しかし、重要な課題は、生データとアライメントされた参照画像からなる大規模なペアトレーニングデータセットの必要性である。 本稿では,2つのコントラストを基礎とした共有および非共有生成因子の観点から,マルチコントラスト問題に対する説明的枠組みを提供する,この問題を解決するためのモジュール型2段階再構築手法を提案する。 2コントラスト画像データのコンテント/スタイルモデルは、ほとんどペアリングされていない画像ドメインデータセットから学習され、その後反復再構成においてプラグアンドプレイ演算子として適用される。 内容とスタイルのアンタングル化は、コントラスト非依存およびコントラスト固有の要因の明示的な表現を可能にする。 これに基づいて、事前情報を再構成に組み込むことで、画像推定のエイリアス化された内容と基準スキャンから派生した高品質な内容とを単純に置き換えることができる。 このコンポーネントをデータ一貫性ステップと組み合わせて、コンテンツに対する一般的な修正プロセスを導入することで、反復的なスキームが得られる。 この手法をPnP-MUNITと呼ぶ。 解釈可能性や収束性といった様々な側面をシミュレーションで調べる。 さらに、その実用性はNYU fastMRI DICOMデータセットと2つの社内のマルチコイル生データセットで実証され、与えられたSSIMの学習ベースの非誘導的再構成よりも最大32.6%の高速化が得られる。 放射線学的な課題として、PnP-MUNITは診断品質における臨床再建よりも33.3%の加速を可能にした。

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