論文の概要: Unifying Subsampling Pattern Variations for Compressed Sensing MRI with Neural Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16290v1
• Date: Sat, 05 Oct 2024 20:03:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-27 05:40:30.282434
• Title: Unifying Subsampling Pattern Variations for Compressed Sensing MRI with Neural Operators
• Title（参考訳）: ニューラル演算子を用いた圧縮センシングMRIにおけるサブサンプリングパターンの統一化
• Authors: Armeet Singh Jatyani, Jiayun Wang, Zihui Wu, Miguel Liu-Schiaffini, Bahareh Tolooshams, Anima Anandkumar,
• Abstract要約: 圧縮センシングMRI(Compressed Sensing MRI)は、身体の内部解剖像をアンダーサンプルと圧縮された測定値から再構成する。 ディープニューラルネットワークは、高度にアンサンプされた測定結果から高品質なイメージを再構築する大きな可能性を示している。 CS-MRIにおけるサブサンプリングパターンや画像解像度に頑健な統一モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.79532467687427
• License:
• Abstract: Compressed Sensing MRI (CS-MRI) reconstructs images of the body's internal anatomy from undersampled and compressed measurements, thereby reducing scan times and minimizing the duration patients need to remain still. Recently, deep neural networks have shown great potential for reconstructing high-quality images from highly undersampled measurements. However, since deep neural networks operate on a fixed discretization, one needs to train multiple models for different measurement subsampling patterns and image resolutions. This approach is highly impractical in clinical settings, where subsampling patterns and image resolutions are frequently varied to accommodate different imaging and diagnostic requirements. We propose a unified model that is robust to different subsampling patterns and image resolutions in CS-MRI. Our model is based on neural operators, a discretization-agnostic architecture. We use neural operators in both image and measurement (frequency) space, which capture local and global image features for MRI reconstruction. Empirically, we achieve consistent performance across different subsampling rates and patterns, with up to 4x lower NMSE and 5 dB PSNR improvements over the state-of-the-art method. We also show the model is agnostic to image resolutions with zero-shot super-resolution results. Our unified model is a promising tool that is agnostic to measurement subsampling and imaging resolutions in MRI, offering significant utility in clinical settings where flexibility and adaptability are essential for efficient and reliable imaging.
• Abstract（参考訳）: CS-MRI(Compressed Sensing MRI)は、被検体の内部解剖像をアンダーサンプルと圧縮された測定値から再構成し、スキャン時間を短縮し、持続時間を最小限にする。 近年、深層ニューラルネットワークは、高度にアンサンプされた測定結果から高品質な画像を再構成する大きな可能性を示している。 しかし、ディープニューラルネットワークは固定的な離散化で動作するため、異なる測定サブサンプリングパターンと画像解像度のための複数のモデルをトレーニングする必要がある。 このアプローチは、サブサンプリングパターンと画像解像度が頻繁に変化し、異なる画像と診断要件を満たす臨床環境では、非常に実用的ではない。 CS-MRIにおけるサブサンプリングパターンや画像解像度に頑健な統一モデルを提案する。 我々のモデルは、離散化に依存しないアーキテクチャであるニューラル演算子に基づいている。 我々は、画像と計測(周波数)空間の両方でニューラル演算子を使用し、MRI再構成のための局所的および大域的画像特徴をキャプチャする。 実験により,NMSEを最大4倍,PSNRを5dBに改善し,異なるサブサンプリング率とパターンで一貫した性能を実現した。 また、このモデルがゼロショット超解像結果を持つ画像分解能に非依存であることを示す。 我々の統合モデルはMRIのサブサンプリングや画像解像度を計測できない有望なツールであり、フレキシビリティと適応性が効果的で信頼性の高い画像撮影に不可欠である臨床環境において、非常に有効である。

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