論文の概要: A Unified Model for Compressed Sensing MRI Across Undersampling Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16290v4
• Date: Fri, 04 Apr 2025 03:17:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:46:01.408082
• Title: A Unified Model for Compressed Sensing MRI Across Undersampling Patterns
• Title（参考訳）: アンダーサンプリングパターン間の圧縮型MRIの統一モデル
• Authors: Armeet Singh Jatyani, Jiayun Wang, Aditi Chandrashekar, Zihui Wu, Miguel Liu-Schiaffini, Bahareh Tolooshams, Anima Anandkumar,
• Abstract要約: 様々な計測アンサンプパターンと画像解像度に頑健な統合MRI再構成モデルを提案する。 我々のモデルは、拡散法よりも600$times$高速な推論で、最先端CNN(End-to-End VarNet)の4dBでSSIMを11%改善し、PSNRを4dB改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.19631302047569
• License:
• Abstract: Compressed Sensing MRI reconstructs images of the body's internal anatomy from undersampled measurements, thereby reducing scan time. Recently, deep learning has shown great potential for reconstructing high-fidelity images from highly undersampled measurements. However, one needs to train multiple models for different undersampling patterns and desired output image resolutions, since most networks operate on a fixed discretization. Such approaches are highly impractical in clinical settings, where undersampling patterns and image resolutions are frequently changed to accommodate different real-time imaging and diagnostic requirements. We propose a unified MRI reconstruction model robust to various measurement undersampling patterns and image resolutions. Our approach uses neural operators, a discretization-agnostic architecture applied in both image and measurement spaces, to capture local and global features. Empirically, our model improves SSIM by 11% and PSNR by 4 dB over a state-of-the-art CNN (End-to-End VarNet), with 600$\times$ faster inference than diffusion methods. The resolution-agnostic design also enables zero-shot super-resolution and extended field-of-view reconstruction, offering a versatile and efficient solution for clinical MR imaging. Our unified model offers a versatile solution for MRI, adapting seamlessly to various measurement undersampling and imaging resolutions, making it highly effective for flexible and reliable clinical imaging. Our code is available at https://armeet.ca/nomri.
• Abstract（参考訳）: 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測定から再構成し、スキャン時間を短縮する。 近年,深層学習は,高度アンサンプによる高忠実度画像の再構成に大きな可能性を示している。 しかし、多くのネットワークが固定的な離散化で動作するため、異なるアンダーサンプリングパターンと所望の出力画像解像度のために複数のモデルを訓練する必要がある。 このようなアプローチは、様々なリアルタイムイメージングと診断要件を満たすために、アンダーサンプリングパターンと画像解像度が頻繁に変更される臨床環境では、非常に実用的ではない。 様々な計測アンサンプパターンと画像解像度に頑健な統合MRI再構成モデルを提案する。 我々のアプローチでは、画像空間と計測空間の両方に適用される離散化非依存アーキテクチャであるニューラル演算子を用いて、局所的特徴とグローバルな特徴をキャプチャする。 実験により,SSIMを11%改善し,PSNRを4dB改善し,拡散法よりも600$\times$高速推論を実現した。 解像度に依存しない設計では、ゼロショット超解像と拡大視野再構成も可能であり、臨床MRイメージングのための多用途で効率的なソリューションを提供する。 我々の統合モデルはMRIに汎用的なソリューションを提供し、様々な測定アンサンプや画像解像度にシームレスに適応し、柔軟で信頼性の高い臨床画像撮影に非常に効果的である。 私たちのコードはhttps://armeet.ca/nomri.comから入手可能です。

関連論文リスト

• On the Foundation Model for Cardiac MRI Reconstruction [6.284878525302227]
  本稿では,適応アンロール,チャネルシフト,パターンとコントラスト-プロンプト-UNetを用いた基礎モデルを提案する。 PCP-UNetは画像コントラストとサンプリングパターンプロンプトを備える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T18:15:56Z)
• NeuroPictor: Refining fMRI-to-Image Reconstruction via Multi-individual Pretraining and Multi-level Modulation [55.51412454263856]
  本稿では,fMRI信号を用いた拡散モデル生成過程を直接変調することを提案する。 様々な個人から約67,000 fMRI-imageペアのトレーニングを行うことで,fMRI-to-imageデコーディング能力に優れたモデルが得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T02:42:52Z)
• CoNeS: Conditional neural fields with shift modulation for multi-sequence MRI translation [5.662694302758443]
  マルチシーケンスMRI(Multi-sequence magnetic resonance imaging)は、現代の臨床研究とディープラーニング研究の両方に広く応用されている。 画像取得プロトコルの違いや、患者のコントラスト剤の禁忌が原因で、MRIの1つ以上の配列が欠落することがしばしば起こる。 1つの有望なアプローチは、生成モデルを利用して欠落したシーケンスを合成することであり、これはサロゲート獲得の役割を果たす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-06T19:01:58Z)
• On Sensitivity and Robustness of Normalization Schemes to Input Distribution Shifts in Automatic MR Image Diagnosis [58.634791552376235]
  深層学習(DL)モデルは、再構成画像を入力として、複数の疾患の診断において最先端のパフォーマンスを達成した。 DLモデルは、トレーニングとテストフェーズ間の入力データ分布の変化につながるため、さまざまなアーティファクトに敏感である。 本稿では,グループ正規化やレイヤ正規化といった他の正規化手法を用いて,画像のさまざまなアーチファクトに対して,モデル性能にロバスト性を注入することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-23T03:09:03Z)
• Generative AI for Rapid Diffusion MRI with Improved Image Quality, Reliability and Generalizability [3.6119644566822484]
  我々は,Human Connectome Projectデータに基づいて訓練されたSwin UNEt Transformersモデルを用いて,dMRIの一般化復調を行う。 成人健常者におけるHCPデータを用いた超解像実験を行った。 高速拡散テンソル画像の精度と信頼性は,90秒のスキャン時間しか必要としない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-10T03:39:23Z)
• Multi-modal Aggregation Network for Fast MR Imaging [85.25000133194762]
  我々は,完全サンプル化された補助モダリティから補完表現を発見できる,MANetという新しいマルチモーダル・アグリゲーション・ネットワークを提案する。 我々のMANetでは,完全サンプリングされた補助的およびアンアンサンプされた目標モダリティの表現は,特定のネットワークを介して独立に学習される。 私たちのMANetは、$k$-spaceドメインの周波数信号を同時に回復できるハイブリッドドメイン学習フレームワークに従います。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T13:16:59Z)
• Multi-Modal MRI Reconstruction with Spatial Alignment Network [51.74078260367654]
  臨床実践では、複数のコントラストを持つMRIが1つの研究で取得されるのが普通である。 近年の研究では、異なるコントラストやモダリティの冗長性を考慮すると、k空間にアンダーサンプリングされたMRIの目標モダリティは、完全にサンプリングされたシーケンスの助けを借りてよりよく再構成できることが示されている。 本稿では,空間アライメントネットワークと再構成を統合し,再構成対象のモダリティの質を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-12T08:46:35Z)
• Adaptive Gradient Balancing for UndersampledMRI Reconstruction and Image-to-Image Translation [60.663499381212425]
  本研究では,新しい適応勾配バランス手法を併用したwasserstein生成逆ネットワークを用いて,画質の向上を図る。 MRIでは、他の技術よりも鮮明な画像を生成する高品質の再構築を維持しながら、アーティファクトを最小限に抑えます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-05T13:05:22Z)
• Deep Residual Dense U-Net for Resolution Enhancement in Accelerated MRI Acquisition [19.422926534305837]
  本稿では,MRIの高速化による高画質画像の再構成を目的としたディープラーニング手法を提案する。 具体的には、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、エイリアス画像と元の画像の違いを学習する。 ダウンサンプリングされたk空間データの特異性を考慮すると、与えられたk空間データを効果的に活用する学習における損失関数に新しい用語を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-13T19:01:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。